预训练模型为ProtBERT，有12个注意力头和12个隐藏层，通过针对三个下游任务对预训练模型进行微调，PeptideBERT模型通过深度学习模型快速预测肽的功能，大幅缩短研发周期，降低实验成本，在预测溶血方面可以达到先进水平，对于确定肽诱导红细胞溶解的潜力以及非污染特性至关重要。PeptideBERT这篇工作通过前沿AI技术突破科学研究的效率瓶颈，其意义不仅在于提升肽研究的智能化水平，更在于为生

可以看出GRIN-MOE和Mixtral-8x7B模型结构基本相同，区别只是在attention部分一个带bias一个不到bias，因此后续流程可以参考MindSpeed-LLM里Mixtral-8x7B的实现。注：从打印出的模型结构可以看到GRIN-MOE的layernorm用的是LayerNorm而不是RMSNorm,解决方法：修改convert_ckpt.py文件，–model-type-h

原文链接：https://blog.csdn.net/wy746801669wy/article/details/149118056。GA：梯度累积，表示每个DP并行组内处理多少个MBS后更新梯度；GBS：全局批次大小，表示分布式训练中跨设备的总训练样本量；注意：EP不影响DP的计算，EP只影响MOE部分的专家分布。MBS：微批次大小，表示每个DP并行组内单次训练的样本量；注意：TP、PP、CP需

mcore：为当前主要演进分支，推荐使用。ckpt_convert_distill_qwen_mcore2hf.sh： mcore到huggingface权重格式转换脚本。ckpt_convert_distill_qwen_hf2mcore.sh：huggingface到mcore权重格式转换脚本。修改data_convert_distill_qwen_instruction.sh中的参数。tun

在 MindIE 服务化运行过程中，为了及时掌握服务的运行状态、性能表现以及发现潜在问题，提供了服务监控指标查询接口（普罗(Prometheus)格式）。点击 Prometheus 安装目录下的 promethrus.exe 和 Grafana 安装目录下的bin/grafana-server.exe 启动 Prometheus 和 Grafana。修改 prometheus 安装目录下的 pro

2024年12月26日，DeepSeek-V3横空出世，以其卓越性能备受瞩目。该模型发布即支持昇腾，用户可在昇腾硬件和MindIE推理引擎上实现高效推理，但在实际操作中，部署流程与常见问题困扰着不少开发者。本文将为你详细阐述昇腾 DeepSeek 模型部署的优秀实践。昇腾DeepSeek模型部署的常见问题及解决方案见。

2025年8月，经过SGLang社区与昇腾的共同努力，将SGLang的灵活编程框架与昇腾强大的异构算力深度融合，使能SGLang在昇腾平台上无缝运行大模型推理，并正式面向用户推出基于SGLang的大EP集群推理解决方案。当前用户可获取最新release版本的SGLang以体验低延迟、高吞吐的推理系统。

的主要作用是在导入 vllm 模块时，对一些关键的环境变量和 PyTorch 配置进行设置和调整，以确保 vLLM 在不同的环境中能够正常运行，并避免一些潜在的问题。方法，当用户尝试访问该模块中未直接导入的属性时，会调用这个方法。解释了env_override的作用：设置一些通用的配置和环境变量，这些变量应该为 vllm 创建的所有进程以及与 vllm 工作进程交互的所有进程设置。定义了一个字典

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