基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

Github Github连接器用于连接GitHub平台。 GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，主要用于版本控制和协同开发。它提供了基于Git版本控制系统的 代码托管服务 ，除了基本的代码仓库管理外，还提供了诸如wiki、issue tracker、代码审查等功能。 创建Github连接

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Github Github连接器用于连接GitHub平台。 GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，主要用于版本控制和协同开发。它提供了基于Git版本控制系统的代码托管服务，除了基本的代码仓库管理外，还提供诸如wiki、issue tracker、代码审查等功能。 创建Github连接

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推理部署 模型管理 服务部署 服务预测

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Standard推理部署 模型管理 部署上线

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--max-cpu-loras要求配置和--max-loras相同。 发请求时model指定为lora1或者lora2即为LoRA推理。 --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，如果未使用量化功能，则无需配置。根据使用的量化方式配置，可选择awq

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--max-cpu-loras要求配置和--max-loras相同。 发请求时model指定为lora1或者lora2即为LoRA推理。 --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，如果未使用量化功能，则无需配置。根据使用的量化方式配置，可选择awq

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如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。

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Standard推理部署 ModelArts Standard推理服务访问公网方案 端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 使用自定义引擎在ModelArts Standard创建模型 使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts

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部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

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如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y

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如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.5。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。

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入参同系列，但是权重参数远小于--model指定的模型。若未使用投机推理功能，则无需配置。 --num-speculative-tokens：投机推理小模型每次推理的token数。若未使用投机推理功能，则无需配置。参数--num-speculative-tokens需要和--speculative-model

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部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

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部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

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部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

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导入GitHub仓 进入CodeArts Repo首页后，单击“新建仓库”，在“归属项目”下拉框中选择已有的项目或者“新建项目”。 仓库类型选择“导入仓库”，导入方式选择“Github”。 选择授权方式。您可以通过“服务扩展点”授权，参考服务扩展点授权，也可以“通过个人访问令牌授权”，参考获取Access

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。

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分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。

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推理部署计费项 计费说明 在ModelArts进行服务部署时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为运行推理服务的费用。存储资源包括数据存储到OBS的计费。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。

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分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。

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