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介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
py第39行为SUPPORT_FP16 = True 问题8：使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错 使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错TypeError: _pad() got an unexpected keyword argument
模型编排。 模型裁剪。 精度校验。 精度对比误差统计工具。 自动化精度对比工具。 网络结构可视化工具。 性能调优。 性能测试。 性能调优三板斧。 性能分析与诊断。 迁移测试报告。 推理迁移验收表。 ModelArts开发环境 ModelArts作为华为云上的AI开发平台，提供交互式云上
以减少作业的排队时长。 什么是训练作业优先级 在用户运行训练作业过程中，需要对训练作业做优先级划分。比如有一些任务是低优先级，可能是跑一些测试、也可能是跑一些简单的不重要的实验。在这类场景下，当有高优先级任务的时候，需要能比低优先级任务更快进入排队队列。 在资源使用高峰期，用户可
调用API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，如需部署为批量服务或边缘服务，可在“模型管理 > 模型”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI
NPU推理指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
具体功能 模型转换 固定shape转模型 动态shape传入指定档位转模型 支持fp32 支持AOE优化 benchmark 支持测试性能 支持精度测试 profiling 支持分析算子的profiling 环境准备 本工具支持x86和ARM的系统环境，使用前需要安装以下软件。 表2
监控安全风险 ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作，帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题： 安全
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
\"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
训练后的模型可用于推理部署，搭建大模型问答助手。 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 推理部署、推理性能测试、推理精度测试、推理模型量化 介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baichuan系列、ChatGLM系列等基于ModelArts
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