基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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业知识与场景需求的深度融合，为客户提供 NLP、CV、多模态等领域的模型应用解决方案，帮助企业解决特定的业务问题。 方案架构 天宽昇腾云行业大模型适配服务通过深度学习算法优化与高效计算，结合华为昇腾算力，为各行业提供全面的大模型迁移、适配与优化服务。天宽通过深度优化昇腾算力，结合

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描述：描述信息。 单击“确定”，发布在线推理服务。 单击界面左上方的“模型训练”，从下拉框中选择“推理”，进入推理服务菜单页面，该界面展示已发布的所有推理服务。用户可以对推理服务进行查看详情、授权、启动/停止等一系列操作。 ：推理服务发布成功，单击图标可以跳转至推理服务的快速验证界面，用户可在

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持 CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略

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持 CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略

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Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失，其中包括gang-schedule的调度能力、计算任务队列管理、task-topology

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低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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创建图像分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。

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使用推理服务进行推理 部署完推理服务之后，用户可以在试验场选择已有的推理服务进行推理，也可以调用API进行推理，具体请参考API文档（API链接到API参考）。下面是使用试验场进行推理的步骤： 前提条件 已有可正常使用的华为云账号。 已有至少一个正常可用的工作空间。 已创建推理服务。

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异步推理 用户的模型推理时间过长时，可能会导致推理超时，此时可以使用异步推理任务来执行线上推理，通过异步推理任务ID查询推理结果，解决推理超时问题。 使用模型训练服务模型包进行异步推理 以使用硬盘检测模板创建的项目为例，介绍如何在模型训练服务上训练模型包及完成后续的异步推理操作。

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py”中。当学件模型打包发布成在线推理服务时，可以使用推理代码，完成快速在线推理验证。 单击“测试模型”左下方的“开发推理”。 等待推理代码生成完成后，可在左侧目录树中，看到生成的推理文件“learnware_predict.py”。 用户可以根据实际情况，编辑修改推理文件中的代码。 父主题：

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推理部署 模型管理 服务部署 服务预测

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推理服务 推理服务 任务队列 父主题： 训练服务

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推理服务 新建推理服务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 推理服务”。 选择“推理服务”页签，单击“新建推理服务”，填写基本信息。 图1 新建推理服务 名称：输入推理服务名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。 描述：简要描述任务信息。不得包含“@^\

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0为默认值，表示生成普通“FP16 Davinci”模型，推理性能更好。 1表示生成高精度“FP16 Davinci”模型，推理精度更好。 output_type 网络输出数据类型，“FP32”为默认值,推荐分类网络、检测网络使用；图像超分辨率网络，推荐使用“UINT8”，推理性能更好。 父主题： 管理模型

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。

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low您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别

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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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json”文件，将红框内名字改成实际推理文件文字，如图2所示。 图2 修改metadata.json 在Webide编辑界面左侧代码目录空白区域右键单击鼠标，选择“NAIE Package”。 返回模型管理界面，单击模型包所在行，对应“操作”列图标，弹出“发布推理服务”对话框。 请根据实际

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推理服务 云端推理框架提供模型云端运行框架环境，用户可以在线验证模型推理效果，无须从零准备计算资源、搭建推理框架，只需将模型包加载到云端推理框架，一键发布成云端Web Service推理服务，帮助用户高效低成本完成模型验证。 其中，“推理服务”主界面默认展示所有推理服务，用户可查

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