基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。 ZeRO-0，配置以下参数

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Scrum实践之团队 随着近些年敏捷在行业及企业的推广，越来越多的企业意识到了敏捷所带来的好处，并愿意在敏捷上有所投入，从而越来越多的朋友加入了敏捷从业者行列，愿意学习敏捷知识。 本文内容推荐有基本敏捷常识及有一定Scrum理论基础的朋友们阅读，并按实际场景进行参考。 定义和特性说明

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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6基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909） Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导（6.3.909） SD WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.908） SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch

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错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等

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zip pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b 表6 pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b AI引擎框架 URL 包含的依赖项

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的发展，这些框架都在相应的业务领域有着不可替代的作用，例如Spark，Tensorflow，Flink等。在业务复杂性能不断增加的情况下，单一的领域框架很难应对现在复杂的业务场景，因此现在普遍使用多种框架达成业务目标。但随着各个领域框架集群的不断扩大，以及单个业务的波动性，各个子

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Toolkit提交训练作业时，常用框架选择训练作业支持的版本，具体支持哪些版本请参考训练作业支持的AI引擎。PyTorch的举例：不要选PyTorch-1.0.0、PyTorch-1.3.0、PyTorch-1.4.0。选择如下图： 图1 选择训练作业支持的AI框架 父主题： PyCharm

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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LLM开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） AIGC，包名：AscendCloud-AIGC 支持如下框架或模型基于DevServer的PyTorch NPU推理： S

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源注册、隐私策略（敏感，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参

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ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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代码和所有参数设置。用户可参考技能模板后快速创建自己的新技能。 ModelBox 端边云AI应用开发和运行框架规范，以及在此规范上所实现的运行时框架。基于ModelBox开发镜像高效开发AI应用，屏蔽底层差异，快速部署至端、边、云上进行高性能推理计算。

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设置算法启动方式（预置框架） 图1 使用预置框架创建算法 需根据实际算法代码情况设置“代码目录”和“启动文件”。选择的预置框架和编写算法代码时选择的框架必须一致。例如编写算法代码使用的是TensorFlow，则在创建算法时也要选择TensorFlow。 表1 使用预置框架创建算法 参数 说明

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【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器 ZeRO-0，配置以下参数 deepspeed:

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Scrum实践之冲刺 定义和特性说明 定义 Scrum框架是目前在敏捷圈内比较流行的，下图展示了Scrum框架实践的全景图。 在Scrum框架中，工作在建议时间长度的迭代中循环做，这个迭代叫做冲刺。 各个冲刺提交的工作内容必须是对用户和客户来说具有确 定价 值的交付物。通常来说，在每

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LLM开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） AIGC，包名：AscendCloud-AIGC 支持如下框架或模型基于DevServer的PyTorch NPU推理： ComfyUI

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Notebook专属预置镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像，可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含：

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