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Server上使用昇腾计算资源开展DeepSeek R1和DeepSeek V3模型推理部署的详细过程。推理框架使用MindIE。 资源规划 本方案推荐用户使用W8A8量化权重，需要2台Ascend Snt9B资源。Snt9B资源的单卡显存不低于64GB。 资源购买 使用Lite Server资源，请参考Lite
硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Servi
硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Servi
正常打开页面，表示当前用户具备SFS的操作权限。 验证ECS权限。 在左上角的服务列表中，选择ECS服务，进入ECS管理控制台。 在ECS管理控制台，单击右上角的“购买弹性云服务器”，如果能正常打开页面，表示当前用户具备ECS的操作权限。 验证VPC权限。 在左上角的服务列表中，选择VPC服务，进入VPC管理控制台。
source_labels: [__address__] # 指定获取指标数据的地址和端口号为__address__:9390，__address__为POD的IP地址，也是节点IP地址 action: replace regex: '(
0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ https://huggingface
分析功能，如果训练作业运行失败，ModelArts会自动识别导致作业失败的原因，在训练日志界面上给出提示。提示包括三部分：失败的可能原因、推荐的解决方案以及对应的日志（底色标红部分）。 图1 训练故障识别 ModelArts Standard会对部分常见训练错误给出分析建议，目前
本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。
您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表2 基础容器镜像地址 配套软件版本 镜像用途 镜像地址 配套 获取方式 6.3.907版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
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本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。
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ore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
execution_code String 执行代码存放的OBS地址，名称固定为“customize_service.py”。 schema_doc String 模型schema文档的下载地址。 image_address String 模型的执行镜像地址，镜像未构建之前（即当前模型从未发布成服务），显示为空。
本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。
${Port} 参数说明： - IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号 在VS Code中手工配置远程连接时，在本地的ssh config文件中增加配置参数“StrictHostKeyChecking
支持的模型列表 表1 支持的大语言模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
device_ip：当前卡的IP地址，2台机器共16张卡。device_ip查询命令 for i in {0..7};do hccn_tool -i $i -ip -g; done server_id：当前Server节点的IP地址，涉及2台机器。 container_ip：容器IP地址，无特殊配置时与server_id保存一致。
key_pair_names Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。 task_urls Array of TaskUrls objects SSH连接地址信息。 表58 TaskUrls 参数 参数类型 描述 task String
Train_command_path 必填，训练启动脚本，输入启动脚本地址，例如“/xxx/xxx/main.py”。仅支持shell脚本和python脚本。脚本示例可以参考train.py示例。如果是SWR容器内的地址，则填写绝对路径；如果是AI Gallery仓库内的地址，则填写相对路径。 同时，还需要在“模
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