世界，您好！华为昇腾910B算力卡大模型部署与调优课程成功交付世界，您好！

近日，TsingtaoAI在上海成功为某央企智算中心交付了华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。本次课程深入探讨了在昇腾NPU上高效训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型的关键技术，并结合实际应用场景，帮助学员掌握模型优化与迁移至昇腾NPU平台的实践方法。

课程内容概述

课程全面覆盖了从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术。学员通过课程深入理解了昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。

高阶应用探索

RHLF机制：详细讲解了如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制。
Deepspeed分布式训练：探索了在昇腾NPU上使用Deepspeed进行分布式训练的高效方法。
MindIE多模型服务化部署：讲解了如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，实现中文文本生成任务的推理和性能测试。

RHLF机制：详细讲解了如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制。

RHLF机制

Deepspeed分布式训练：探索了在昇腾NPU上使用Deepspeed进行分布式训练的高效方法。

Deepspeed分布式训练

MindIE多模型服务化部署：讲解了如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，实现中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE多模型服务化部署

RHLF机制：详细讲解了如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制。

RHLF机制

Deepspeed分布式训练：探索了在昇腾NPU上使用Deepspeed进行分布式训练的高效方法。

Deepspeed分布式训练

MindIE多模型服务化部署：讲解了如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，实现中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE多模型服务化部署

RHLF机制：详细讲解了如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制。

RHLF机制

Deepspeed分布式训练：探索了在昇腾NPU上使用Deepspeed进行分布式训练的高效方法。

Deepspeed分布式训练

MindIE多模型服务化部署：讲解了如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，实现中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE多模型服务化部署

RHLF机制：详细讲解了如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制。

RHLF机制

Deepspeed分布式训练：探索了在昇腾NPU上使用Deepspeed进行分布式训练的高效方法。

Deepspeed分布式训练

MindIE多模型服务化部署：讲解了如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，实现中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE多模型服务化部署

RHLF机制：详细讲解了如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制。

RHLF机制

Deepspeed分布式训练：探索了在昇腾NPU上使用Deepspeed进行分布式训练的高效方法。

Deepspeed分布式训练

MindIE多模型服务化部署：讲解了如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，实现中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE多模型服务化部署

RHLF机制：详细讲解了如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制。

RHLF机制

Deepspeed分布式训练：探索了在昇腾NPU上使用Deepspeed进行分布式训练的高效方法。

Deepspeed分布式训练

MindIE多模型服务化部署：讲解了如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，实现中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE多模型服务化部署

RHLF机制：详细讲解了如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制。

RHLF机制

Deepspeed分布式训练：探索了在昇腾NPU上使用Deepspeed进行分布式训练的高效方法。

Deepspeed分布式训练

MindIE多模型服务化部署：讲解了如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，实现中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE多模型服务化部署

RHLF机制：详细讲解了如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制。

RHLF机制

Deepspeed分布式训练：探索了在昇腾NPU上使用Deepspeed进行分布式训练的高效方法。

Deepspeed分布式训练

MindIE多模型服务化部署：讲解了如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，实现中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE多模型服务化部署

RHLF机制：详细讲解了如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制。

RHLF机制

Deepspeed分布式训练：探索了在昇腾NPU上使用Deepspeed进行分布式训练的高效方法。

Deepspeed分布式训练

MindIE多模型服务化部署：讲解了如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，实现中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE多模型服务化部署

最佳实践分享

课程还提供了关于模型调参、随机种子设置、精度验证等方面的最佳实践，确保学员在实际项目中能够高效应对多种挑战。

培训安排

时长：4天，每天6小时

时长：4天，每天6小时

时长

时长：4天，每天6小时

时长

时长：4天，每天6小时

时长

时长：4天，每天6小时

时长

时长：4天，每天6小时

时长

时长：4天，每天6小时

时长

时长：4天，每天6小时

时长

时长：4天，每天6小时

时长

时长：4天，每天6小时

时长

培训目标

掌握昇腾NPU的配置与优化方法
学员将深入理解昇腾NPU的硬件架构，学会如何在昇腾NPU平台上配置和优化PyTorch及其他深度学习框架。
实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理
通过实践，学员将学会在昇腾NPU上进行Transformer模型的预训练、微调和推理，并对比GPU与NPU平台上的性能差异。
解决算子适配与性能瓶颈
学员将掌握如何检测和优化模型算子，解决昇腾NPU与标准深度学习库之间的兼容性问题，确保高效运行。
引入RHLF机制与强化学习优化
课程将介绍如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制，并探索其在生成任务中的实际应用。
Deepspeed在昇腾NPU上的应用
学员将学会如何在昇腾NPU平台上使用Deepspeed进行分布式训练，提升大规模模型训练的效率。
MindIE的多模型服务化部署
讲解如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，进行中文文本生成任务的推理和性能测试。
科学的超参数调优方法
本课程将为学员提供一套系统的超参数调整方法，帮助学员解决常见的训练问题，如梯度爆炸、损失波动等。

掌握昇腾NPU的配置与优化方法
学员将深入理解昇腾NPU的硬件架构，学会如何在昇腾NPU平台上配置和优化PyTorch及其他深度学习框架。

掌握昇腾NPU的配置与优化方法

实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理
通过实践，学员将学会在昇腾NPU上进行Transformer模型的预训练、微调和推理，并对比GPU与NPU平台上的性能差异。

实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

解决算子适配与性能瓶颈
学员将掌握如何检测和优化模型算子，解决昇腾NPU与标准深度学习库之间的兼容性问题，确保高效运行。

解决算子适配与性能瓶颈

引入RHLF机制与强化学习优化
课程将介绍如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制，并探索其在生成任务中的实际应用。

引入RHLF机制与强化学习优化

Deepspeed在昇腾NPU上的应用
学员将学会如何在昇腾NPU平台上使用Deepspeed进行分布式训练，提升大规模模型训练的效率。

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

MindIE的多模型服务化部署
讲解如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，进行中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE的多模型服务化部署

科学的超参数调优方法
本课程将为学员提供一套系统的超参数调整方法，帮助学员解决常见的训练问题，如梯度爆炸、损失波动等。

科学的超参数调优方法

掌握昇腾NPU的配置与优化方法
学员将深入理解昇腾NPU的硬件架构，学会如何在昇腾NPU平台上配置和优化PyTorch及其他深度学习框架。

掌握昇腾NPU的配置与优化方法

实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

解决算子适配与性能瓶颈
学员将掌握如何检测和优化模型算子，解决昇腾NPU与标准深度学习库之间的兼容性问题，确保高效运行。

解决算子适配与性能瓶颈

引入RHLF机制与强化学习优化
课程将介绍如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制，并探索其在生成任务中的实际应用。

引入RHLF机制与强化学习优化

Deepspeed在昇腾NPU上的应用
学员将学会如何在昇腾NPU平台上使用Deepspeed进行分布式训练，提升大规模模型训练的效率。

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

MindIE的多模型服务化部署
讲解如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，进行中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE的多模型服务化部署

科学的超参数调优方法
本课程将为学员提供一套系统的超参数调整方法，帮助学员解决常见的训练问题，如梯度爆炸、损失波动等。

科学的超参数调优方法

掌握昇腾NPU的配置与优化方法
学员将深入理解昇腾NPU的硬件架构，学会如何在昇腾NPU平台上配置和优化PyTorch及其他深度学习框架。

掌握昇腾NPU的配置与优化方法

实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

解决算子适配与性能瓶颈
学员将掌握如何检测和优化模型算子，解决昇腾NPU与标准深度学习库之间的兼容性问题，确保高效运行。

解决算子适配与性能瓶颈

引入RHLF机制与强化学习优化
课程将介绍如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制，并探索其在生成任务中的实际应用。

引入RHLF机制与强化学习优化

Deepspeed在昇腾NPU上的应用
学员将学会如何在昇腾NPU平台上使用Deepspeed进行分布式训练，提升大规模模型训练的效率。

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

MindIE的多模型服务化部署
讲解如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，进行中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE的多模型服务化部署

科学的超参数调优方法
本课程将为学员提供一套系统的超参数调整方法，帮助学员解决常见的训练问题，如梯度爆炸、损失波动等。

科学的超参数调优方法

掌握昇腾NPU的配置与优化方法
学员将深入理解昇腾NPU的硬件架构，学会如何在昇腾NPU平台上配置和优化PyTorch及其他深度学习框架。

掌握昇腾NPU的配置与优化方法

实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

解决算子适配与性能瓶颈
学员将掌握如何检测和优化模型算子，解决昇腾NPU与标准深度学习库之间的兼容性问题，确保高效运行。

解决算子适配与性能瓶颈

引入RHLF机制与强化学习优化
课程将介绍如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制，并探索其在生成任务中的实际应用。

引入RHLF机制与强化学习优化

Deepspeed在昇腾NPU上的应用
学员将学会如何在昇腾NPU平台上使用Deepspeed进行分布式训练，提升大规模模型训练的效率。

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

MindIE的多模型服务化部署
讲解如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，进行中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE的多模型服务化部署

科学的超参数调优方法
本课程将为学员提供一套系统的超参数调整方法，帮助学员解决常见的训练问题，如梯度爆炸、损失波动等。

科学的超参数调优方法

掌握昇腾NPU的配置与优化方法
学员将深入理解昇腾NPU的硬件架构，学会如何在昇腾NPU平台上配置和优化PyTorch及其他深度学习框架。

掌握昇腾NPU的配置与优化方法

实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

解决算子适配与性能瓶颈
学员将掌握如何检测和优化模型算子，解决昇腾NPU与标准深度学习库之间的兼容性问题，确保高效运行。

解决算子适配与性能瓶颈

引入RHLF机制与强化学习优化
课程将介绍如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制，并探索其在生成任务中的实际应用。

引入RHLF机制与强化学习优化

Deepspeed在昇腾NPU上的应用
学员将学会如何在昇腾NPU平台上使用Deepspeed进行分布式训练，提升大规模模型训练的效率。

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

MindIE的多模型服务化部署
讲解如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，进行中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE的多模型服务化部署

科学的超参数调优方法
本课程将为学员提供一套系统的超参数调整方法，帮助学员解决常见的训练问题，如梯度爆炸、损失波动等。

科学的超参数调优方法

掌握昇腾NPU的配置与优化方法
学员将深入理解昇腾NPU的硬件架构，学会如何在昇腾NPU平台上配置和优化PyTorch及其他深度学习框架。

掌握昇腾NPU的配置与优化方法

实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

解决算子适配与性能瓶颈
学员将掌握如何检测和优化模型算子，解决昇腾NPU与标准深度学习库之间的兼容性问题，确保高效运行。

解决算子适配与性能瓶颈

引入RHLF机制与强化学习优化
课程将介绍如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制，并探索其在生成任务中的实际应用。

引入RHLF机制与强化学习优化

Deepspeed在昇腾NPU上的应用
学员将学会如何在昇腾NPU平台上使用Deepspeed进行分布式训练，提升大规模模型训练的效率。

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MindIE的多模型服务化部署
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引入RHLF机制与强化学习优化
课程将介绍如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制，并探索其在生成任务中的实际应用。

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学员将学会如何在昇腾NPU平台上使用Deepspeed进行分布式训练，提升大规模模型训练的效率。

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MindIE的多模型服务化部署

科学的超参数调优方法
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科学的超参数调优方法

科学的超参数调优方法
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科学的超参数调优方法

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科学的超参数调优方法

Cusack Care Center

科学的超参数调优方法

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掌握昇腾NPU的配置与优化方法
学员将深入理解昇腾NPU的硬件架构，学会如何在昇腾NPU平台上配置和优化PyTorch及其他深度学习框架。

掌握昇腾NPU的配置与优化方法

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掌握昇腾NPU的配置与优化方法

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掌握昇腾NPU的配置与优化方法

掌握昇腾NPU的配置与优化方法

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掌握昇腾NPU的配置与优化方法

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掌握昇腾NPU的配置与优化方法

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掌握昇腾NPU的配置与优化方法

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实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

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实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

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实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

Cusack Care Center

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实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

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实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

Cusack Care Center

实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

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实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

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实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

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实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

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实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

解决算子适配与性能瓶颈
学员将掌握如何检测和优化模型算子，解决昇腾NPU与标准深度学习库之间的兼容性问题，确保高效运行。

解决算子适配与性能瓶颈

Cusack Care Center is the premier service provider for high-end timepieces.

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解决算子适配与性能瓶颈

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引入RHLF机制与强化学习优化
课程将介绍如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制，并探索其在生成任务中的实际应用。

引入RHLF机制与强化学习优化

Deepspeed在昇腾NPU上的应用
学员将学会如何在昇腾NPU平台上使用Deepspeed进行分布式训练，提升大规模模型训练的效率。

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

Deepspeed在昇腾NPU上的应用
Cusack Care Center is the premier service provider for high-end timepieces.

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

Cusack Care Center

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

Cusack Care Center

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

Cusack Care Center

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

Cusack Care Center

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

Cusack Care Center

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

Cusack Care Center

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

Cusack Care Center

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

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Deepspeed在昇腾NPU上的应用

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Deepspeed在昇腾NPU上的应用

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Deepspeed在昇腾NPU上的应用

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Deepspeed在昇腾NPU上的应用

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MindIE的多模型服务化部署
讲解如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，进行中文文本生成任务的推理和性能测试。

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科学的超参数调优方法
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科学的超参数调优方法

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掌握昇腾NPU的配置与优化方法
学员将深入理解昇腾NPU的硬件架构，学会如何在昇腾NPU平台上配置和优化PyTorch及其他深度学习框架。

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实现PyTorch与Transformer模型的训练与推理

解决算子适配与性能瓶颈
学员将掌握如何检测和优化模型算子，解决昇腾NPU与标准深度学习库之间的兼容性问题，确保高效运行。

解决算子适配与性能瓶颈

引入RHLF机制与强化学习优化
课程将介绍如何在昇腾NPU上实现和优化RHLF机制，并探索其在生成任务中的实际应用。

引入RHLF机制与强化学习优化

Deepspeed在昇腾NPU上的应用
学员将学会如何在昇腾NPU平台上使用Deepspeed进行分布式训练，提升大规模模型训练的效率。

Deepspeed在昇腾NPU上的应用

MindIE的多模型服务化部署
讲解如何在昇腾NPU上部署和优化MindIE框架，进行中文文本生成任务的推理和性能测试。

MindIE的多模型服务化部署

科学的超参数调优方法
本课程将为学员提供一套系统的超参数调整方法，帮助学员解决常见的训练问题，如梯度爆炸、损失波动等。

科学的超参数调优方法

通过本次课程，学员不仅掌握了昇腾NPU的核心技术，还获得了在实际项目中应用这些技术的宝贵经验，为未来的AI项目奠定了坚实基础。