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推理服务部署 准备推理环境 启动推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
推理服务精度评测 本章节介绍了2种精度测评方式，分别为Lm-eval工具和MME工具。 lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等，该工具为离线测评，不需要启动推理服务。
单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
ModelArts训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接？ 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接，需要资源池打通VPC，使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后，在创建训练作业时，就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。
├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6
对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 history： 一个列表，包含之前轮次的对话记录，每一对都是用户消息和模型回复。这有助于保持对话的一致性和连贯性。
推理服务性能评测 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 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）
单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
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适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
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适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
X86上运行。 - 当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本，如：Ubuntu 22.04。 是否使用容器化运行业务，以及容器中OS版本，HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。 需要评估是否愿意迁移到华为云的通用OS。 - AI引擎及版本 当前引
单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step2 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像
模型：结构实现和社区一致，Huggingface模型开箱即用，同时可以快速适配新模型。 调用：提供高性能算子下发和图模式两种方案，兼顾性能和灵活性。 特性：服务调度、特性实现和社区一致，针对昇腾硬件做亲和替换和优化。 接口：离线SDK、在线OpenAI Server和社区完全一致，无缝迁移。 Ascend-vLLM支持的特性介绍
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 开启训练故障自动重启功能 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题： LLM大语言模型训练推理
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（6.3.906）
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