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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，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。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，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。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，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。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，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。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，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。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，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。
n、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3
GPU {j}...") with torch.cuda.device(i): data = torch.randn(data_size, device=device) torch.cuda.synchronize()
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，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。
NodeCondition Type 分类 子类 异常中文描述 检测方法 处理建议 NT_NPU_DEVICE NPU 其他 npu dcmi device异常。 NPU设备异常，昇腾dcmi接口中返回设备存在重要或紧急告警。 可能是亚健康，建议先重启节点，若重启节点后未恢复，发起维修流程。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，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。
ModelArts服务具有以下产品优势。 稳定安全的算力底座，极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力，加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验 开“箱”即用，涵盖AI开发全
设置在线服务故障自动重启 场景描述 当系统检测到Snt9b硬件故障时，自动复位Snt9B芯片并重启推理在线服务，提升了推理在线服务的恢复速度。 约束限制 仅支持使用Snt9b资源的同步在线服务。 只支持针对整节点资源复位，请确保部署的在线服务为8*N卡规格，请谨慎评估对部署在该节点的其他服务的影响。
暂停业务，重启系统，查看散热系统，device复位 可能造成过温下电及device丢失 NPU: 存在不可纠正ECC错误 UncorrectableEccErrorWarning 重要 NPU卡出现Uncorrectable ECC Error硬件故障 如果业务受到影响，转硬件换卡 业务可能受到影响终止
默认8卡 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type> # 指定设备卡数，如2卡 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file>
Server服务器的详细信息，包括名称/ID、规格、镜像等信息。 在弹性节点Server的节点列表页中，可以查看Server节点的状态、创建时间、计费模式、实例规格名称、核心硬件配置、私网IP地址和绑定的虚拟私有云名称。 图1 查看Server节点 单击某个Server节点名称，进入到Server节点详情页，可以查看更多信息，如表1所示。
默认8卡 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type> # 指定设备卡数，如2卡 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file>
要特别指定target为“Ascend”，以及对应的device_id。 context = mslite.Context() context.target = ["ascend"] context.ascend.device_id = 0 模型加载与编译：执行推理之前，需要调用
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