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install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
请根据构建日志报错信息，定位服务预测失败原因，修改模型推理代码后，重新导入模型进行预测。 经典案例：在线服务预测报错MR.0105 出现其他情况，优先检查客户端和外部网络是否有问题。 以上方法均未解决问题，请联系系统管理员。 父主题： 服务预测
Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及
input_shape=input.1:[-1,3,224,224] dynamic_dims=[1~4],[8],[16] 在执行convert_lite命令时，指定--configFile=config.ini即可自动编译指定的动态shape。 # shell converter_lite --modelFile=resnet50
创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
(NAS) 训练本地挂载路径。如：“/home/work/nas”。 nas_share_addr String SFS Turbo (NAS) 共享路径。如：“192.168.8.150:/”。 nas_type String 当前仅支持 nfs。如：“nfs”。 表5 parameter属性列表
Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
模型准备。 图1 netron中查看inputShape 精度选择。 精度选择需要在模型转换阶段进行配置，执行converter_lite命令时通过--configFile参数指定配置文件路径，配置文件通过precision_mode参数指定精度模式。可选的参数有“enforce
配置Lite Server网络 Server创建后，需要进行网络配置，才可使其与Internet通信，本章节介绍网络配置步骤。网络配置主要分为以下两个场景： 单个弹性公网IP用于单个Server服务器：为单台Server服务器绑定一个弹性公网IP，该Server服务器独享网络资源。
数值，进行问题定位。 首先通过在PyTorch训练脚本中插入dump接口，跟踪计算图中算子的前向传播与反向传播时的输入与输出，然后再使用子命令compare进行比对生成比对表格。当前比对结果支持计算Cosine（余弦相似度）、MaxAbsErr（最大绝对误差）和MaxRelativeErr（最大相对误差）、One
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启。 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6
请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的时候，PATCH可能会去创建一个新的资源。
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3
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