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模型適配前機器環境檢查確認

• 硬件環境檢查：服務器、存儲、網絡等硬件型號及環境檢查。
• 軟件環境檢查（系統軟件）：操作系統、HDK固件驅動、CANN版本、鏡像等版本檢查。
• 軟件環境檢查（模型訓推軟件）：訓練推理框架、Python、運行庫等版本檢查。
• NPU健康狀態檢查：NPU卡數、型號、顯存容量及運行狀態檢查。
• 網絡檢查（功能）：網絡連通性檢查，設備防火墻檢查。
• 網絡檢查（性能）：P2P、D2H、H2D、D2H帶寬檢查。
• HCCL功能性能檢查：單多機HCCL allreduce、allgather帶寬檢查。
• Aicore、HBM壓測：Aicore、HBM壓測。
• HPFS存儲檢查：HPFS存儲空間，掛載路徑檢查。
• 鏡像及容器檢查：docker鏡像及容器啟動功能檢查。
• 模型訓練集群驗證：驗證集群環境下開源模型單多機訓練功能性能，包括loss，TPS及MFU指標。

模型適配

• 適配模型GPU基準驗證：待適配模型在GPU環境下的基準驗證，收集loss曲線，計算MFU、TPS等模型指標，計算模型訓練效果的算法性能指標（如準確率、召回率、PPL、Rouge等）。
• 模型NPU適配度驗證評估：評估待適配模型是否有不支持算子，評估該模型訓練框架、依賴庫的軟件版本范圍和約束。
• 模型算子開發：待適配模型算子開發及算子優化。
• 模型預訓練適配（預訓練）。
• 模型微調訓練適配（全量微調）。
• 模型微調訓練適配（lora微調）。
• 模型在線推理適配：適配模型在線推理代碼、模板開發及驗證。
• 模型極致調優：從訓練框架、數據前后處理，算子親和性等方面提升模型的MFU、TPS、訓練精度等關鍵指標。
• 訓練平臺側功能支持：訓練平臺側運行腳本、log日志功能支持。
• 模型適配交付物提供：提供模型適配的開發代碼、鏡像、模型及技術文檔。

客戶交付過程中故障排查以及技術支持

• 基礎環境運行故障定位、問題排查及支撐解決。
• 訓練框架運行故障定位、問題排查及支撐解決。
• 模型訓練中斷問題定位、排查及支撐解決。
• 模型訓練精度問題及支撐解決。
• 模型訓練效率問題及支撐解決。
• 模型在線推理問題及支撐解決。
• 訓練數據處理問題及支撐解決。
• 平臺側訓練問題及支撐解決。
• 模型訓練性能極致調優服務支撐：模型訓練效率如MFU、TPS等指標的深度分析及極致優化。
• 模型訓練算法效果服務支撐。
• 模型運行版本、訓練配置差異化驗證服務支撐。