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数量，从而节省NPU内存并提高推理速度。 轻量化适配：无需改变原始模型结构，通过低秩矩阵的调整即可适配不同任务。 多任务并行：支持同时加载多个LoRA模块，使得VLLM可以在不同任务间快速切换，提高多任务推理的效率。 约束限制 multi-lora特性不能和Chunked Prefill特性一起使用。
824153350-cebb080 cann_8.0.rc3 pytorch_2.1.0 驱动23.0.6 从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 父主题： SD1.5&SDXL Kohya框架基于DevServer适配PyTorch
数量，从而节省NPU内存并提高推理速度。 轻量化适配：无需改变原始模型结构，通过低秩矩阵的调整即可适配不同任务。 多任务并行：支持同时加载多个LoRA模块，使得VLLM可以在不同任务间快速切换，提高多任务推理的效率。 约束限制 multi-lora特性不能和Chunked Prefill特性一起使用。
工具内部对于随机的控制，是通过设定统一的随机种子进行随机性固定的。但是由于硬件的差异，会导致同样的随机种子在不同硬件上生成的随机数不同。具体示例如下： 由上图可见，torch.randn在GPU和NPU上固定随机种子后，仍然生成不同的随机张量。 对于上述场景，用户需要将网络中的randn在CPU上完成后再转到
Server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
设置运行参数 当需要调试代码时，可以直接打断点，然后使用debug方式运行程序。 图7 代码打断点 图8 Debug方式调试 此时可以进入debug模式，代码运行暂停在该行，且可以查看变量的值。 图9 Debug模式 使用debug方式调试代码的前提是本地的代码和云端的代码是完全一致的，如果
上传镜像前需要创建组织，创建步骤请参考创建组织。 购买对象存储服务OBS 对象存储服务提供按需计费和包年包月两种计费模式，用户可以根据实际需求购买OBS服务。OBS服务支持以下两种存储方式，单机单卡场景使用文件系统，多机多卡场景使用普通OBS桶。 创建普通OBS桶 创建并行文件系统 购买数据加密服务DEW
自动续费 开通自动续费后，专属资源池会在每次到期前自动续费，避免因忘记手动续费而导致资源被自动删除。 在一个包年/包月专属资源池生命周期的不同阶段，您可以根据需要选择一种方式进行续费，具体如图1所示。 图1 专属资源池生命周期 专属资源池从购买到期前，处于正常运行阶段，资源状态为“运行中”。
处理方法 排查数据集大小、数据集解压后的大小，checkpoint保存文件大小，是否占满了磁盘空间。具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 如数据大小已超过/cache目录大小，则可以考虑通过SFS来额外挂载数据盘进行扩容。 将数据和chec
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：大模型推理standard常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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：Standard大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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s提供的公共资源池完成，按照使用量计费，方便快捷。 专属资源池和公共资源池的能力主要差异如下： 专属资源池为用户提供独立的计算集群、网络，不同用户间的专属资源池物理隔离，公共资源池仅提供逻辑隔离，专属资源池的隔离性、安全性要高于公共资源池。 专属资源池用户资源独享，在资源充足的情
合作伙伴 注册伙伴 发布解决方案 父主题： AI Gallery（旧版）
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 附录：工作负载Pod异常问题和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
详细操作指导可参见JupyterLab官网文档。 图1 JupyterLab主页 不同AI引擎的Notebook，打开后Launcher页面呈现的Notebook和Console内核及版本均不同，图1仅作为示例，请以实际控制台为准。 Notebook：选择运行Notebook的
scripts_modellink/llama2/0_pl_sft_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK为必填。 单机启动 对于Llama2-7b和Llam
compile Torch.dynamo构图，转ascend-GE后端推理；使用静态分档。 实例复用 Multi-lora 多lora挂载，多个不同微调模型共用一份权重同时部署。 控制输出 Guided Decoding 通过特定模式控制模型输出。 Beam search 通过beamsearch输出多个候选结果。
compile Torch.dynamo构图，转ascend-GE后端推理；使用静态分档。 实例复用 Multi-lora 多lora挂载，多个不同微调模型共用一份权重同时部署。 控制输出 Guided Decoding 通过特定模式控制模型输出。 Beam search 通过beamsearch输出多个候选结果。
断点续训】详见断点续训和故障快恢说明 handler-name GeneralInstructionHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一，默认AlpacaStyleInstructionHandler。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。
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