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单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+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 DevServer上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+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 DevServer上的微调方案，包括SFT全参微调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images pull
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。
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。
8卡。 购买并开通资源 如果使用Cluster资源，请先阅读k8s Cluster资源购买，熟悉集群资源开通流程，再开始操作购买Cluster资源。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.2
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
--backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokeniz
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 DevServer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
├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考《主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch训练指导》。 父主题： 准备工作
#ppl精度测试脚本 执行如下命令进入容器。 kubectl exec -it {pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 精度评测切换conda环境，确保之前
本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer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。本方案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。
lora_13b.sh localhost 1 0 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
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