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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 0.6.0 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
GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
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Notebook updateNotebook 删除NotebookApp NotebookApp deleteNotebookApp 切换CodeLab规格 NotebookApp updateNotebookApp 训练作业支持审计的关键操作列表 表3 训练作业支持审计的关键操作列表 操作名称
apis参数代码示例。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型创建。 在模型列表中，您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时，表示模型创建成功。在此页面，您还可以创建新版本、快速部署服务、发布模型等操作。 后续操作 部署服务：在“模型列表”中，单击模
GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
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IMAGE_SAVE：Notebook实例保存镜像。 resource_categories Array of strings 镜像支持的规格。枚举值如下： CPU GPU ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。
lArts的模型。 将模型部署为在线服务：将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18
在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务 单击“下一步
rts的模型管理。 将模型部署为在线服务：将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18
在“注册镜像”页面，“镜像源”选择上一步上传到SWR自有镜像仓中的镜像名，作为模型推理使用的镜像，“架构”选择“ARM”，“类型”选中“ASCEDN”和“CPU”，按需选择规格，单击“立即注册”。 图6 选择已上传的镜像源 Step9 构建推理代码 提前在ECS中构建推理代码，用于后续在推理生产环境中部署推理服务。
Turbo的数据存储方案，不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 本案例仅支
训练作业启动前下载数据、模型、代码。 训练作业运行中上传日志、模型。 建议配置。 操作步骤 本案例场景为单机单卡场景下创建训练作业，数据和代码存储在OBS服务的并行文件系统下，创建自定义镜像训练作业。 使用主用户账号登录管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。
密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止
Notebook updateNotebook 删除NotebookApp NotebookApp deleteNotebookApp 切换CodeLab规格 NotebookApp updateNotebookApp 训练作业支持审计的关键操作列表 表3 训练作业支持审计的关键操作列表 操作名称
资源池：选择专属资源池。 类型：选择驱动/固件版本匹配的专属资源池Ascend规格。 作业日志路径：设置为OBS中存放训练日志的路径。例如：“obs://test-modelarts/pytorch/log/” 在“规格确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“提交”。 训练作业
调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 前提条件 已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。
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