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部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境，具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境，具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。
表示代码运行状态，变为实心圆时，表示代码在运行中。 分享到AI Gallery。 代码化参数插件的使用 代码参数化插件可以降低Notebook案例的复杂度，用户无需感知复杂的源码，按需调整参数快速进行案例复现、模型训练等。该插件可用于定制Notebook案例，适用于比赛、教学等场景。 仅对Code cell类型新增了Edit
file（RTF）文件路径。 ASCEND_DEVICE_ID：逻辑device_id，例如单卡训练，该值始终为 0。 RANK_ID：可以理解为训练作业级的device逻辑（顺序）编号。 RANK_SIZE：根据RTF中device的数目设置该值，例如“4 * snt9b”，则该值即为4。
"lspci | grep acce > {npu_log_path}/Device-info.log\n" \ "echo {echo_npu_device_log}\n" \
离线训练安装包准备说明 申请的模型软件包一般依赖连通网络的环境。若用户的机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载
None, log_dir=log_dir, batch_size=batch_size_per_device, auto_batch=False, max_number_of_steps=max_number_of_steps
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可
ModelArts训练作业运行时，日志中遇到如下报错，导致数据无法复制至容器中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“/cache”目录下，GPU规格资源的每个节点会有一个“
离线训练安装包准备说明 在华为公有云平台，申请的资源一般要求连通网络。因此用户在准备环境时可以运行 scripts/install.sh 直接下载安装资源，或通过 Dockerfile 下载安装资源并构建一个新的镜像。 若用户的机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下
Ascend Snt9B配套版本 CCE 1.28（推荐）/1.25/1.23（存量） Volcano插件 1.15.8 ModelArts Device-Plugin 1.1.0 huawei-npu 2.1.22 Lite模式DevServer节点操作系统 HCE2.0（推荐）/EulerOS
--modelFile=/home_host/work/static_shape_convert/mindir_models/unet_graph.mindir --device=Ascend --numThreads=1 --parallelNum=1 --workersNum=1 --warmUpLoopCount=100
此外下面举出几种常见的减少镜像大小的方式。 减少目的镜像层数 举例：假设需要安装两个pip包six，numpy，将安装放到同一层，而不是放到不同层： 正确方式： RUN pip install six &&\ pip install numpy 不宜方式： RUN pip
per_device_train_batch_size=32, gradient_accumulation_steps=1, per_device_eval_batch_size=int(user_args['per_device_eval_batch_size'])
-Instruct" 2）如果量化Deepseek-V2-236B模型，请将num_gpus改为8； device_map = calculate_offload_device_map( MODEL_ID, reserve_for_hessians=True,
or args.multiprocessing_distributed ngpus_per_node = torch.cuda.device_count() if args.multiprocessing_distributed: # Since we
析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础上Step3
析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚
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