atlas 800t

从 0 到 1：Llama 3-8B 在昇腾 Atlas 800T 上的推理调优与算力榨干指南前言：前段时间在 GitCode 中注意到 Notebook 功能可以直接进行大模型开发，于是抱着试试看效果的心态，决定尝试在云端环境部署一次 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型。整个过程比预期顺利得多，但也遇到了一些容易踩坑的问题，因此整理成了本文，希望作为一份从零开始就能照着做的完整部署教程。

在昇腾 NPU上跑通 Llama 3-8B：从环境部署到 100% 算力满载本文记录了在GitCode云端环境（Ascend ）上部署 Meta-Llama-3-8B-Instruct 的全过程。涵盖了从环境自检、ModelScope 模型下载、推理代码实战到“算力满载”验证的详细步骤。本文不仅展示了 Llama 3 在国产算力上的代码实现，还通过后台监控揭示了 NPU 在推理时的真实负载表现。

在昇腾 NPU上压测 Qwen1.5-MoE：AtomGit 云端部署全记录Qwen1.5-MoE-A2.7B 是一个架构非常有趣的“怪兽”：它拥有 14.3B 的庞大身躯（显存占用大），但在干活时只动用 2.7B 的脑细胞（计算速度快）。

我是有底线的