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准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
使用前必读 在调用ModelArts API之前，请确保已经充分了解ModelArts相关概念，详细信息请参见产品介绍。 ModelArts提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。
msprobe API预检 msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，目前适配PyTorch和MindSpore框架。这些子工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 精
Notebook中构建新镜像 ModelArts中注册镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将基础镜像上传后，可在SWR中查看已上传的镜像。但在ModelArts中还需要完成镜像注册后，才能在后续的Notebook中使用。镜像注册的操作步骤如下： 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“镜像管理”。
准备W8A8权重 前提条件 已完成准备BF16权重。 W8A8量化权重生成 介绍如何将BF16权重量化为W8A8的权重，具体操作步骤如下。 在Server机器上创建权重量化后的存放目录${path-to-file}/deepseekV3-w8a8或${path-to-file}/deepseekR1-w8a8目录。
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范
SD3基于Lite Server适配PyTorch NPU的训练指导（6.3.912） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend
日志提示“No module name 'unidecode'” 问题现象 从mindspore开源gitee中master分支下载的tacotron2模型，修改配置文件后上传ModelArts准备训练，日志报错提示：No module name 'unidecode'。 原因分析
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代
ModelArts Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 背景说明 访问在线服务的实际业务中，用户可能会存在如下需求： 高吞吐量、低时延 TCP或者RPC请求 因此，ModelArts提供了VPC直连的高速访问通道功能以满足用户的需求。 使用VPC直连的高速访
训练作业使用MoXing复制数据较慢，重复打印日志 问题现象 ModelArts训练作业使用MoXing复制数据较慢。 重复打印日志“INFO:root:Listing OBS”。 原因分析 复制数据慢的可能原因如下： 直接从OBS上读数据会造成读数据变成训练的瓶颈，导致迭代缓慢。
准备镜像环境 Step1 检查环境 请参考Lite Server资源开通，购买Lite Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买Lite Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下：
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镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
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