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如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-token动态量化场景 如需使用该场景量化方法，推理前向会自动计算kv-cache量化系数，并进行kv的量化。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数，启动kv-cache-int8-per-token量化服务。
荐指定节点在同一个可用区。可设置可用区的实例数。 实例数 选择专属资源池的实例数，选择的实例数越多，计算性能越强。 当“可用区”选择“指定AZ”时，实例数会根据可用区的数据自动计算，此处无需再次设置。 说明： 单次创建时，实例数建议不大于30，否则可能触发限流导致创建失败。 部分
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表。 per-token动态量化场景 使用该场景量化方法，无需提前生成量化权重。推理前向会自动计算kv-cache量化系数，并进行kv的量化。 在启动推理服务时添加如下参数，启动kv-cache-int8-per-token量化服务。 --kv-cache-dtype
置可用区的实例数。 实例数 选择Lite Cluster资源池的实例个数（即节点个数），数量越多，计算性能越强。 当“可用区”选择“指定可用区”时，实例数量会根据可用区的数据自动计算，此处无须再次设置。 说明： 单次创建时，实例数建议不大于30，否则可能触发限流导致创建失败。 部
或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step4 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下软件的容器镜像，并使用ModelArts训练服务运行。
或情感分析。 此外，多模态还可以细分为以下几个方面： 多模态理解：如何让计算机从不同种类的数据源中抽取有用的信息，并将其综合起来形成有意义的知识。 视觉大模型：这类模型专门针对图像和其他视觉数据设计，帮助计算机更好地理解和解释视觉世界。 多模态检索：这是指利用多种数据模态(如文本
升推理服务性能、降低部署成本。 使用MaaS压缩模型 4 模型部署 ModelArts Studio大模型即服务平台支持将自定义模型部署到计算资源上，便于在“模型体验”或其他业务环境中可以调用该模型。 使用MaaS部署模型服务 5 模型体验 在ModelArts Studio大模
**test_kwargs) # 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略，用于梯度下降计算 optimizer = optim.Adadelta(model.parameters()
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 父主题： Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
Lite的Cluster环境中部署ComfyUI，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Cluster上使用昇腾计算资源部署ComfyUI用于推理的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买Cluster资源。 本方案目前仅适用
可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一
义模型规范，才支持使用AI Gallery工具链服务。 硬件资源 选择支持运行该模型的硬件类型。 最低可运行规格 设置能够运行该模型的最低计算规格。在AI Gallery工具链服务中使用该模型时，只能选取等同或高于该规格的算力资源进行任务下发。 是否支持分布式训练/推理 选择该模
代码开发与调测。云化JupyterLab使用，本地IDE+ModelArts插件远程开发能力，贴近开发人员使用习惯 云上开发环境，包含AI计算资源，云上存储，预置AI引擎 运行环境自定义，将开发环境直接保存成为镜像，供训练、推理使用 ModelArts CodeLab（JupyterLab），让AI探索&教学更简单
mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1%以内（计算公式：(47-46.6)/47*100=0.85%）认为NPU精度和GPU对齐。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1以内（计算公式：(47-46.6) < 1,）认为NPU精度和GPU对齐。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6
py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中，perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长，例如llama3_8b
包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 表2 支持的模型列表
在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务 单击
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