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场景描述 本方案介绍了在ModelArts的Lite 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。
Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts
Integer 可使用的内存数。 cluster_id String 集群ID。 nodes ClusterNode object 集群节点配置。 allocatable_cpu_cores Float 可使用的CPU核数。 product_id String 产品ID，仅当集群为包周期类型时返回。
sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套
header和request body？ 问题现象 部署在线服务完成且在线服务处于“运行中”状态时，通过ModelArts console的调用指南tab页签可以获取到推理请求的地址，但是不知道如何填写推理请求的header及body。 原因分析 在线服务部署完成且服务处于运行中状态后，可以通过
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 外网访问限制
sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题： 准备工作
sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套
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如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 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
# 量化代码 ├── build.sh # 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export A
# 量化代码 ├── build.sh # 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export A
Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”，选择“模型”。 在“创建模型”弹窗中配置参数，单击“创建”。 表1 创建模型 参数名称 说明 英文名称 必填项，模型的英文名称。 如果没有填写“中文名称”，则资产发布后，在模型页签上会显示该“英文名称”。
AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。
AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。
AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。
参数类型 描述 id String 配置ID。 name String 配置名称。 description String 配置描述。 de_type String 开发环境类型，当前仅支持Notebook。 provision Object 部署信息，如表6所示。 labels Map<String
sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套
计算过程如下： 创建自动学习项目时，无法直接选择专属资源池。可在项目创建成功后，进入自动学习详情页，然后单击右上角“配置”，在“Workflow配置 > 资源配置”中，选择使用专属资源池。 存储费用：自动学习作业的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。
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