基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

Token计算器”。 NLP大模型训练类型选择建议 平台针对NLP大模型提供了两种训练类型，包括预训练、微调，二者区别详见表3。 表3 预训练、微调训练类型区别 训练方式 训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性：预训练旨在让模型学习广泛的通用知识，建立词汇、句法

查看更多 →

模型验证是基于新的数据集或超参，对模型训练服务已打包的模型进行验证，根据验证报告判断当前模型的优劣。 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。

查看更多 →

修改后的barrier_timeout参数 问题5：训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败： 错误截图： 报错原因： 训练时transformers版本要求为4.45.0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一：

查看更多 →

修改后的barrier_timeout参数 问题5：训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败： 错误截图： 报错原因： 训练时transformers版本要求为4.45.0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一：

查看更多 →

修改后的barrier_timeout参数 问题5：训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败： 错误截图： 报错原因： 训练时transformers版本要求为4.45.0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一：

查看更多 →

自动学习/Workflow计费项 计费说明 在ModelArts自动学习和Workflow中进行模型训练和推理时，会使用计算资源和存储资源，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 计算资源费用： 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时，使用专属资源池进行模型训练和推理，计算资源不计费。

查看更多 →

次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的

查看更多 →

“学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 确认信息后，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。

查看更多 →

这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 Prompt设

查看更多 →

训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

查看更多 →

格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ 实体管理 √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 √ √ 重量级深度学习 - √ 调用 问答机器人 √ √ 问答诊断 √ √ 运营面板 √ √ 高级设置 基本信息 √ √ 知识共享 √ √ 应用授权

查看更多 →

训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

查看更多 →

数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 推理参数设置：请

查看更多 →

的机器学习、深度学习完整使用过程。 如下图所示： 通过Kubeflow 1.0，用户可以使用Jupyter开发模型，然后使用fairing（SDK）等工具构建容器，并创建Kubernetes资源训练其模型。模型训练完成后，用户还可以使用KFServing创建和部署用于推理的 服务器

查看更多 →

网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

查看更多 →

一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化，具有PB级别的单日推理数据处理能力，支持发布云上推理的API百万个以上，推理网络时延毫秒。 父主题： Standard功能介绍

查看更多 →

本场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 8 训练轮数（epoch） 4 学习率（learning_rate） 7.5e-05 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio）

查看更多 →

。 “训练模型”：可选“基础模型（精度较低，但推理速度快）”和“高精模型（精度高，但推理速度较慢）”。 “车辆场景”：可选“城市场景”和“工地场景”。 单击“训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情

查看更多 →

传统微服务SDK结合 适用场景 传统SDK开发的服务希望使用服务网格能力。 希望将Istio与微服务平台集成，并以Istio为基础打造一个微服务管控中心。 价值 提供Spring Cloud、Dubbo等传统微服务SDK的集成解决方案，传统的微服务SDK开发的业务代码无需大的修改

查看更多 →

集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

查看更多 →

盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算等技术手

查看更多 →