摘要 本文介绍了在Atlas 800I A2硬件上基于MindIE服务部署和评测DeepSeek-R1模型的完整流程。内容包括：模型权重下载方法、MindIE容器环境配置、服务化部署步骤（包括配置修改和权限设置）、lighteval评测框架的源码安装，以及自定义评测任务的编写方法。重点解决了带思维链模型的测评难题，提供了针对AIME、MATH-500等数据集的评测方案。整个流程已验证可在指定硬件和

飞桨x昇腾生态适配方案：04_算子适配

飞桨x昇腾生态适配方案：07_离线推理

飞桨x昇腾生态适配方案：00_整体介绍

GRIN-MOE模型适配昇腾NPU（二）：权重加载、前向对齐

飞桨x昇腾生态适配方案：01_环境准备

worldsize = NNODES * NPUS_PER_NODE = DP * PP * TP * CPNNODES：服务器数量NPUS_PER_NODE：每台服务器NPU卡数MindSpeed-LLM没有配置数据并行DP的参数，是根据如下公式自动算出来的：DP = worldsize / (TP * PP * CP)注意：TP、PP、CP需手动配置，CP如果不配置默认是1DP = (NNOD

飞桨x昇腾生态适配方案：02_训练迁移

飞桨x昇腾生态适配方案：03_精度对齐

摘要 本文介绍了在Atlas 800I A2硬件上基于MindIE服务部署和评测DeepSeek-R1模型的完整流程。内容包括：模型权重下载方法、MindIE容器环境配置、服务化部署步骤（包括配置修改和权限设置）、lighteval评测框架的源码安装，以及自定义评测任务的编写方法。重点解决了带思维链模型的测评难题，提供了针对AIME、MATH-500等数据集的评测方案。整个流程已验证可在指定硬件和