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本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。
docker pull {image_url} Step5 构建ModelArts Standard推理镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。
父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
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。
docker pull {image_url} Step5 构建ModelArts Standard推理镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。
父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。
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。
父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.911版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.3版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 资源规格推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite k8s Cluster和昇腾Snt9B资源。
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）
父主题： 主流开源大模型基于LIte Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。
父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
docker pull {image_url} Step5 构建ModelArts Standard推理镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。
开源权重文件获取地址请参见表3。 Step4 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。
docker pull {image_url} Step5 构建ModelArts Standard推理镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。
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