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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 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 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
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 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
├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块 ├── autosmoothquant
日志提示“root: XXX valid number is 0” 问题现象 日志提示“root: XXX valid number is 0”，表示训练集/验证集/测试集的有效样本量为0，例如： INFO: root: Train valid number is 0.
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Lite Server GPU A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试？ GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 如何将Ubuntu20.04内核版本从低版本升级至5.4.0-144-generic？
├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块 ├── autosmoothquant
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上传单个超过5GB的文件时，请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。 文件上传完成前，请不要刷新或关闭上传页面，防止意外终止上传任务，导致数据缺失。
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服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习图像分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。
服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可输入代码进行测试。
服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 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 Standard
SD WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.907） SD WebUI推理方案概览 在DevServer上部署SD WebUI推理服务 在Standard上部署SD WebUI推理服务 SD WebUI推理性能测试 父主题： AIGC模型训练推理
如果是方式1，可以通过浏览器的开发者工具获取到推理请求的response信息。以Chrome浏览器为例，可以使用快捷键F12打开开发者工具，然后选择“Network”页签，再单击“预测”，可以在Network页签窗口中看到本次推理请求的response信息如下图。
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