AI开发平台MODELARTS-昇腾云服务6.5.901版本说明（推荐）:支持的特性

时间：2025-03-03 21:37:19

AI开发平台MODELARTS

支持的特性

表1 本版本支持的特性说明
分类	软件包特性说明	参考文档
三方大模型，包名：AscendCloud-LLM	支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(ModelLink) llama2-7b llama2-13b llama2-70b qwen-7b qwen-14b qwen-72b baichuan2-13b chatglm3-6b llama3-8b llama3-70b yi-6B yi-34B qwen1.5-7B qwen1.5-14B qwen1.5-32B qwen1.5-72B qwen2-0.5b qwen2-1.5b qwen2-7b qwen2-72b glm4-9b mistral-7b llama3.1-8b llama3.1-70b qwen2.5-0.5b qwen2.5-7b qwen2.5-14b qwen2.5-32b qwen2.5-72b llama3.2-1b llama3.2-3b 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(LlamaFactory) llama2-7b llama2-13b llama2-70b llama3-8b llama3-70b llama3.1-8b llama3.1-70b qwen1.5-7b qwen1.5-14b qwen1.5-32b qwen1.5-72b yi-6b yi-34b qwen2-0.5b qwen2-1.5b qwen2-7b qwen2-72b qwen2_vl-2b qwen2_vl-7b qwen2_vl-72b falcon-11B glm4-9b qwen2.5-0.5b qwen2.5-7b qwen2.5-14b qwen2.5-32b qwen2.5-72b llama3.2-1b llama3.2-3b MiniCPM-2B MiniCPM3-4B	LLM开源大模型基于DevServer适配ModelLinkPyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于DevServer适配LLamaFactory PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导
三方大模型，包名：AscendCloud-LLM	支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理(Ascend-vLLM框架)： llama-7B llama-13b llama-65b llama2-7b llama2-13b llama2-70b llama3-8b llama3-70b yi-6b yi-9b yi-34b deepseek-llm-7b deepseek-coder-instruct-33b deepseek-llm-67b qwen-7b qwen-14b qwen-72b qwen1.5-0.5b qwen1.5-7b qwen1.5-1.8b qwen1.5-14b qwen1.5-32b qwen1.5-72b qwen1.5-110b qwen2-0.5b qwen2-1.5b qwen2-7b qwen2-72b qwen2.5-0.5b qwen2.5-1.5b qwen2.5-3b qwen2.5-7b qwen2.5-14b qwen2.5-32b qwen2.5-72b baichuan2-7b baichuan2-13b chatglm2-6b chatglm3-6b glm-4-9b gemma-2b gemma-7b mistral-7b mixtral 8*7B falcon2-11b qwen2-57b-a14b llama3.1-8b llama3.1-70b llama-3.1-405B llama-3.2-1B llama-3.2-3B llava-1.5-7b llava-1.5-13b llava-v1.6-7b llava-v1.6-13b llava-v1.6-34b internvl2-8B internvl2-26B internvl2-40B internVL2-Llama3-76B internvl2.5-4B internvl2.5-8B internvl2.5-78B MiniCPM-v2.6 deepseek-v2-236B deepseek-coder-v2-lite-16B qwen2-vl-2B qwen2-vl-7B qwen2-vl-72B qwen-vl qwen-vl-chat MiniCPM-v2 gte-Qwen2-7B-instruct bge-large-en-v1.5 bge-base-en-v1.5 llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf Ascend-vllm支持如下推理特性：支持分离部署支持多机推理支持大小模型投机推理及eagle投机推理支持chunked prefill特性支持automatic prefix caching 支持multi-lora特性支持W4A16、W8A16和W8A8量化升级vLLM 0.6.3 支持流水线并行支持 input_embed输入分离部署支持调优工具说明：具体模型支持的特性请参见大模型推理指导文档	LLM开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导 LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导
AIGC，包名：AscendCloud-AIGC	支持如下框架或模型基于PyTorch NPU推理（PyTorch框架）： ComfyUI Diffusers Wav2Lip OpenSora1.2 OpenSoraPlan1.0 FLUX.1 Hunyuan-Dit Qwen-VL CogVideoX LLama-VID MiniCPM-V2.0 SD3 SD3.5 CogVideoX1.5 5b Cogvideo 5b 支持如下框架或模型基于PyTorch NPU的训练（PyTorch框架）： Qwen-VL Diffusers Kohya_ss Wav2Lip InternVL2 OpenSora1.2 OpenSoraPlan1.0 CogVideoX LLaVA-NeXT LLaVA MiniCPM-V2.0 FLUX.1 Llmma-3.2-11b CogVideoX1.5 5b MiniCPM-V2.6 Bunny-Llama-3-8B-V	文生图模型训练推理文生视频模型训练推理多模态模型训练推理数字人模型训练推理
CV，包名：AscendCloud-CV	支持如下模型适配MindSpore Lite的推理： Yolov8 Bert 支持如下模型适配PyTorch NPU的推理： Paraformer	内容审核模型推理
算子，包名：AscendCloud-OPP	Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景支持random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景支持自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam search解码场景支持AdvanceStep算子，满足vllm投机推理场景多个融合算子支持PTA图模式适配，满足AIGC场景支持两种版本配套算子包（torch2.1.0和python3.9、torch2.3.1和python3.10）	无