基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常

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盘古NLP大模型，此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本，支持8K训练，4K/32K推理。基于Snt9B3卡可单卡推理部署，此模型版本支持全量微调、LoRA微调、INT8量化、断点续训、在线推理和能力调测特性。单卡部署4K模型版本支持64并发，单卡部署32K模型版本支持32并发。 Pangu-NLP-N1-Chat-128K-20241030

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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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。可在项目创建成功后，进入自动学习详情页，然后单击右上角“配置”，在“Workflow配置 > 资源配置”中，选择使用专属资源池。 存储费用：自动学习作业的数据通过 对象存储服务 （OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。 综上，运行自动学习作业的费用 = 标准存储费用 示

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摄像头名称。摄像头名称与设备的rtsp流配置的名称对应。可配置多个名称，表示多个摄像头采用同样的配置。 技能结果上传接口 请求消息 推理结果将以HTTPS POST请求方法推送到应用系统server的指定URL地址。 POST {sendUrl} 其中sendUrl在技能运行时配置中设置。 请求消息头

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late”和调优后获得的6种模型都部署成模型服务。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 单击“部署模型服务”进入部署页面，完成创建配置。 图4 资源设置 表4 部署模型服务 参数 说明 取值样例 服务设置 服务名称 自定义模型服务的名称。

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推理服务 支持基于模型包，创建推理服务，直接在线调用服务得到推理结果。 在“模型管理”界面，单击学件模型所在行，对应“操作”列的图标。 弹出“发布推理服务”对话框。 请根据实际情况配置如下参数，其余参数保持默认值即可。 版本：推理服务的版本。 是否自动停止：推理服务的运行时间。建议可以设置长点时间，最长支持24小时。

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计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 模型管理计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项

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Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮

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128K 此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本，支持128K序列长度在线推理。基于Snt9B3卡支持8卡推理部署，此模型版本仅支持预置模型版本，不支持SFT后模型版本做128K序列长度推理部署。 Pangu-NLP-N2-Base-20241030 - 此版本是2024年10

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自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务，您可以添加图片或代码进行服务测试，也可以使用URL接口调用。 部署成功后，您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中，查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。

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详情页。 在模型详情页，选择“部署 > 推理服务”进入部署推理服务页面。 在部署推理服务页面完成参数配置。 表1 部署推理服务 参数 子参数 说明 推理服务设置 服务名称 必填项，自定义一个在线推理服务的名称。 支持1~30个字符。 安全认证 支持“公开”和“AppCode认证”。

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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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发布推理服务 模型训练服务支持一键发布在线推理服务。用户基于成熟的模型包，创建推理服务，直接在线调用服务得到推理结果。操作步骤如下。 单击模型包“操作”列的，弹出“发布推理服务”对话框，如图1所示。 图1 推理服务 配置对话框参数如表1所示。 表1 创建推理服务参数配置 参数名称

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。

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推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。

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（可选）创建新conda环境，安装vllm和opencompass。执行完之后，在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl.py 里是ppl的配置项。由于离线执行推理，消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts

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（可选）创建新conda环境，安装vllm和opencompass。执行完之后，在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl.py 里是ppl的配置项。由于离线执行推理，消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size，推理时传入的p

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evalua

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