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主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 准备工作 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 附录：工作负载Pod异常问题和解决方法
Ascend: 8*ascend-snt9b表示Ascend 8卡。 购买并开通资源 如果使用Cluster资源，请先阅读k8s Cluster资源购买，熟悉集群资源开通流程，再开始操作购买Cluster资源。 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
Ascend: 8*ascend-snt9b表示Ascend 8卡。 购买并开通资源 如果使用Cluster资源，请先阅读k8s Cluster资源购买，熟悉集群资源开通流程，再开始操作购买Cluster资源。 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
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） 推理场景介绍 准备工作 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
Label名字 Label描述 容器级别指标 pod_name 容器所属pod的名字。 pod_id 容器所属pod的ID。 node_ip 容器所属的节点IP值。 container_id 容器ID。 cluster_id 集群ID。 cluster_name 集群名称。 container_name
容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-20240611214128
准备一台Linux环境，这里以ECS为例。 在ECS中构建镜像（本文档提供了Dockflie样例文件）。 将构建的镜像推到SWR。 注册SWR镜像到ModelArts。 创建Notebook并验证新镜像。 准备Docker机器并配置环境信息 准备一台具有Docker功能的机器，如果没有，建议申请一台弹性云
主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910） 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.906-xxx
Ascend: 8*ascend-snt9b表示Ascend 8卡。 购买并开通资源 如果使用Cluster资源，请先阅读k8s Cluster资源购买，熟悉集群资源开通流程，再开始操作购买Cluster资源。 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
主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912） 场景介绍 准备工作 训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
释放Lite Cluster资源 针对不再使用的Lite Cluster资源，可以释放资源，停止计费相关介绍请见停止计费。 Lite Cluster资源池资源释放后不可恢复，请谨慎操作。 退订包年/包月的Lite Cluster资源 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池
- role: pod relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name] # 指定从maos-node-agent-字符串开头的POD收集指标数据
以下介绍如何启动全量推理实例。 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。 docker run -itd \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tok
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