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ark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benchmark工具用于精度验证，主要工作原理是：固定模型
线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。在“自动学习”
p大于1时，advisor会对不同pp stage的训练profilingg数据进行分析。通过设置更大的进程数可以使能并行分析从而加快分析速度，但也会增大分析占用的cpu资源。通常单进程需要占用1U的cpu和一定cpu memory（取决于模型大小），请根据实际分析环境的资源规格
式并行训练中的通信优化能力，在使用NPU的场景下，支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划，进而提升节点之间的通信速度。 本案例介绍如何在ModelArts Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练任务，训练任务默认使用Volcano
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr
NPU推理指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
至该Pod容器内部署在线服务，并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2
主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
NPU推理指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理standard常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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NPU推理指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：Standard大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题：
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 附录：工作负载Pod异常问题和解决方法
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