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host耗时；且支持动态shape。 Torch.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。
AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6。 benchmark_eval ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install
ModelArts入门实践 本章节列举了一些常用的实践案例，方便您快速了解并使用ModelArts完成AI开发。 表1 常用最佳实践 分类 实践案例 描述 适用人群 ModelArts Standard模型训练 基于ModelArts Standard上运行GPU训练任务 本案例介绍了如何使用ModelArts
附录：config.json文件 config.json文件用于推理服务启动时，需要修改以下参数，2台机器的每个容器中config.json文件内容一致。 ipAddress：主节点IP地址，即rank_table_file.json文件中的server_id。 manageme
${container_draft_model_path}同时使用。 --use-v2-block-manager：vllm启动时使用V2版本的BlockSpaceManger来管理KVCache索引，若不使用该功能，则无需配置。注意：若使用投机推理功能，必须开启此参数。 --s
兆字节（Megabytes） NA NA NA NPU整体利用率 ma_container_npu_general_util 昇腾系列AI处理器NPU整体利用率（驱动版本24.1.RC2及其以后支持) 百分比（Percent） 0～100% NA NA NA AI处理器 AI处理器错误码 ma_contai
e_encoder模型为例，在pipeline代码中查找vae_encoder推理调用的地方，然后修改为对应的MindSpore Lite版本的推理接口模型。 使用MindSpore Lite Runtime接口替换onnx Runtime接口。 # pipeline_onnx_
Torch模型转换为onnx模型。 方式二：对于提供了onnx模型的仓库，可以直接下载onnx模型。 通过git下载diffusers对应版本的源码。 git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git -b v0.11.1
支持协议：选择“TCP”。 公网IP类型：选择已创建的弹性公网IP。 公网端口：建议选择区间为20000-30000，保证该端口号不冲突。 实例类型：单击“服务器”，选择Server服务器。 网卡：选择服务器网卡。。 私网端口：端口号22。 单击“确定”。 父主题： Lite Server资源配置
AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6 benchmark_eval ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install
configMap: name: prometheus-config 执行如下命令创建Prometheus实例，并查看创建情况： $ kubectl create -f prometheus-deployment.yml service "prometheus"
否 Integer Execution执行的运行时长。 type 否 String 节点的类型。 instance_id 否 String 实例ID。 status 否 String 节点的状态。枚举值如下： init：初始化 wait_inputs：等待输入 pending：等待
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
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128 mixtral-8x7b 4 8 2 32 gemma-2b 1 64 1 128 gemma-7b 1 8 1 32 说明：机器型号规格以卡数*显存大小为单位，如4*64GB代表4张64GB显存的NPU卡。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6
OUTPUT_NAME：输出结果文件名称， 默认llava。 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES：表示支持多个模型服务实例，同时支持模型并行，如 0,1:2,3 默认0卡。 QUANTIZATION：为量化选项，不传入默认为None即不启用量化；支持w4a16，需配套对应的权重使用。
metricName String 指标名称。 namespace String 指标命名空间。可选值如下： PAAS.CONTAINER：组件指标、实例指标、进程指标和容器指标的命名空间 PAAS.NODE： 主机指标、网络指标、磁盘指标和文件系统指标的命名空间 PAAS.SLA：SLA指标的命名空间
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 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，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2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-6
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