基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

AIGC模型训练推理 FlUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPUFintune&Lora训练指导（6.3.911） Llama 3.2-Vision基于DevServer适配Pytorch

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高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。 您可通过添加更多扩展问或改用其他类型的模型来提高指标。包含以下三种训练模型： 默认模型：修改知识库内容后自动生效。 轻量级深度学习模型：修改知识库内容后需训练模型发布生效。 重量级深度学习模型：修改少量知识库内容无需重新训练发布，但会导致问答变慢，

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“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。 “语种”指文本数据的语言种类。 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

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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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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Lite

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为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题，回答完全不同 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好

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据、文件夹以及OBS桶，避免产生不必要的费用。 您在创建Notebook时，选择了云硬盘EVS存储，该存储会单独收费，Notebook停止后，EVS还在计费，请及时删除该Notebook实例。 您在体验CodeLab时，切换规格为付费的规格时会收费。请前往CodeLab界面单击右上角停止Notebook实例。

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据、文件夹以及OBS桶，避免产生不必要的费用。 您在创建Notebook时，选择了云硬盘EVS存储，该存储会单独收费，Notebook停止后，EVS还在计费，请及时删除该Notebook实例。 您在体验CodeLab时，切换规格为付费的规格时会收费。请前往CodeLab界面单击右上角停止Notebook实例。

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。 “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

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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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去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。 模型开发：模型开发是大模型项目中的核心阶段，通常包括以下步骤： 选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。 模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优

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根据Loss曲线观察损失值的下降情况，据此调整训练的超参数来寻找一组最优参数。 微调任务执行完成后，单击“操作”列的“发布”，发布模型。 步骤三：部署模型 部署模型是将模型部署为在线服务，通过创建部署服务实现，创建成功后，可以对在线服务可以进行预测和调用。本文需要为基座模型（原模型）和微调后的新模型分别创建模

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，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更

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模型安全：通过模型动态混淆技术，使模型在运行过程中保持混淆状态，有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全：通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全，增强自身防护能力，以抵御外部安全攻击。 父主题： 大模型概念类问题

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Studio基础版还是专业版。 公测 2020年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 支持难例上传 开发者在新建技能时，使用难例推理接口，填写难例参数，发布技能。 技能使用者在安装技能至设备后，选择开启难例上传，并填写参数，上传难例至OBS。 商用 2 HiLens Studio支持导入ModelA

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接入，即时体验”的效果。 当开发者对希望对模型进行开发和训练，AI Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署AI应用；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代

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：发布成推理服务。配置请参见发布推理服务。 ：发布推理服务成功后，可通过此图标进入推理服务的快速验证界面。 ：推理服务发布失败，单击可重新发布推理服务。 ：已发布推理服务的模型包更新后，单击可更新发布推理服务，更新推理服务版本号最后一位默认在原版本基础上加1。 ：创建联邦学习实例。创建步骤请参见https://support

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ToolKit，协助用户完成代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。 使用PyCharm ToolKit连接Notebook 本地IDE（VS Code） 当用户创建完成支持SSH的Notebook实例后，使用VS Code的开发者可以通过以下三种方式连接到开发环境中：VS

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内容审核 模型训练推理 Bert基于DevServer适配MindSpore Lite 推理指导(6.3.910) Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导（6.3.909）

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32卡起训，预训练后的模型版本需要通过SFT之后，才可支持推理部署。 Pangu-NLP-N2-Chat-32K-20241030 32K 此版本是2024年10月发布的百亿级模型版本，支持8K训练，4K/32K推理。基于Snt9B3卡可支持32卡起训，支持4卡推理部署，此模型版

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