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主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导(6.3.912) Ascend-vLLM介绍 支持的模型列表 版本说明和要求 推理服务部署 推理关键特性使用 推理服务精度评测 推理服务性能评测 附录 父主题: LLM大语言模型训练推理
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准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
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Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
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Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
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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(可选) 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
6)和GPU打分结果(mmlu取值47)进行对比,误差在1%以内(计算公式:(47-46.6)/47*100=0.85%)认为NPU精度和GPU对齐。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
#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
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 Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,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。