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unzip AscendCloud-*.zip unzip AscendCloud-LLM-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/{Model_Name}目录，用户根据自己实际规划路径修改；如Qwen2-72B
Paraformer基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Paraformer的推理过程。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户
xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节点 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 3 定义变量形式：提前定义主节点IP地址、节点个数、节点RANK的环境变量并赋值，再执行脚本。
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--target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。
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如下图所示，使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。
步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装 EAGLE。
步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装 EAGLE。
表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
--target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。
8 0 # 第二台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 2 # 第四台节点 sh
转换后的jobstart_hccl.json文件格式（模板一）示例： { "server_count": "1", "server_list": [{ "device": [{ "device_id": "4", "device_ip": "192.1.10.254
'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server
模型推理时，需提前安装： git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout a956b907ef3b0787d2a38577eb5b702f5b7e715d #推荐commit pip
4 0 # 第二台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节点 sh
Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 混元DiT，一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型，此模型具有中英文细粒度理解能力。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer
查询网络资源列表 功能介绍 查询网络资源列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/networks 表1 路径参数
解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory
AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、使用该量化工具，需要切换conda环境，运行以下命令。
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