基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

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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在图片都标注完成后，单击右上角“开始训练”，在“训练设置”中，在“增量训练版本”中选择之前已完成的训练版本，在此版本基础上进行增量训练。其他参数请根据界面提示填写。 设置完成后，单击“确定”，即进行增量训练。系统将自动跳转至“模型训练”页面，待训练完成后，您可以在此页面中查看训练详情，如

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增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主要

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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GPU业务迁移至昇腾训练推理 ModelArts昇腾迁移调优工具总览 基于LLM模型的GPU训练业务迁移至昇腾指导 GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导

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准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题：

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参数，修改后如图1所示。 #修改前 barrier_timeout=self._exit_barrier_timeout #修改后 barrier_timeout=3000 图1 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：

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源，进行模型训练。 模型管理 模型训练服务统一的模型管理菜单。集成在线VSCode开发环境，支持对模型进行编辑修改后，生成新模型包。同时支持多模型组合编排生成新模型。支持将模型下载至本地、生成SHA256校验码、上架至NAIE服务官网、发布成在线推理服务，进行在线推理、创建联邦学习实例、删除模型。

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ModelArts训练和推理分别对应哪些功能？ ModelArts训练包括自动学习、模型训练、专属资源池-训练/开发环境功能。 ModelArts推理包括AI应用管理、部署上线功能。 父主题： 一般性问题

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。 处理方法

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--allow-root Putty设置tunnel，远程连接notebook。 连接成功后浏览器输入localhost:8000，登录notebook。 根据jupyter的指引，创建分布式训练作业。通过简单的设置schedulerName字段的值为“volcano”，启用Volcano调度器（以下加粗字体部分）：

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准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。

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低于10%）。训练数据的csv文件不能包含表头，否则会导致训练失败。当前由于特征筛选算法限制，标签列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 由于ModelArts会自动对数据进行一些过滤，过滤后再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时，也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示：

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为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成了复读机式的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 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

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在页面右上角单击“创建Notebook”，进入“创建Notebook”页面。 在“创建Notebook”页面，配置相关信息，单击“立即创建”，确认信息无误后，单击“提交”。 部分配置项说明如下。关于配置项的更多信息，请参见创建Notebook实例。 表3 配置项说明 配置项 说明 镜像 选择“公

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执行横向作业 横向训练型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，单击“提交审批”按钮，审批完成后再单击“执行”按钮。 横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。

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参数，修改后如图1所示。 #修改前 barrier_timeout=self._exit_barrier_timeout #修改后 barrier_timeout=3000 图1 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：

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参数，修改后如图1所示。 #修改前 barrier_timeout=self._exit_barrier_timeout #修改后 barrier_timeout=3000 图1 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：

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考基于Codelab使用Standard Notebook实例进行AI开发。 如果您有自己的算法，想改造适配后迁移到ModelArts Standard平台上进行训练和推理，您可以参考使用自定义算法构建模型（手写数字识别）。 更多入门实践，请参考《ModelArts入门实践》章节

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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 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 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。

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