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（只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 ma-cli提供了一些常用的镜像构建模板，模板中包含了在ModelArts Notebook上进行Dockerfile开发的牵引指导。 $ ma-cli image
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案
使用WebSocket协议的方式访问在线服务 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议，可在单个TCP连接上进行全双工通信，位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455，后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket
#昇腾vLLM使用的算子模块 ├── ascend.txt #基于开源vLLM适配过NPU的patch脚本 ├── autosmoothquant_ascend.txt #基于开源autosmoothquant适配过NPU的patch脚本
指令监督微调，复制tune_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 DPO偏好训练，复制dpo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 PPO强化训练，先进行RM奖励训练任务后，复制ppo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml内容。 RM奖励训练，复制rm_yaml样例模板内容覆盖demo
主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard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，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。
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard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，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。
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard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，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。
准备工作 准备资源 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
yaml。修改详细步骤如下所示。 选择训练策略类型。 sft，复制sft_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 lora，复制lora_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 dpo，复制dpo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 修改yaml文件(demo
Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用Qwen模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096
├──cpu_npu # 检测资源消耗 ├── config │ ├── config.json # 服务的配置模板，已配置了ma-standard，tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
n目录中，代码目录结构如下： benchmark_eval ├── config │ ├── config.json # 服务的配置模板，已配置了ma-standard，tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息
约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard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，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。
支持的模型列表 本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
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