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2台800I A2机器部署DeepSeek-V3-w8a8服务化推理,在应用端连接RAG知识库,大模型回答与知识库已有知识不符
TODO
#ICQGW7
缺陷
禾了个禾
创建于
2025-08-01 17:33
一、问题现象(附报错日志上下文): 2台800I A2 8*64G机器双机部署DeepSeek-V3-w8a8的MindIE服务化推理,在应用端连接RAG知识库,大模型回答与知识库已有知识不符;但是curl调用openAI接口作中文与数学推理都能正确回答 比如 知识库内体现的“截至2024年底,**公司及下属全级次子公司23家” 【1】 应用端采样参数: temperature:0.1 top_p:0.95 应用端问:**公司及下属全级次子公司有多少家? 大模型回答1:截至2023年底,**公司及下属全级次子公司的具体数量并未公开披露,….. 【2】 将采样参数改为: temperature:0.6 top_p:0.95 应用端问:**公司及下属全级次子公司有多少家? 大模型回答1:截至2023年12月,**公司及下属全级次子公司共有62家,…. 【3】 目前MindIE服务化配置文件config.json 配置如下: "dp": 2, "tp": 8, "sp": 1, "moe_tp": 4, "moe_ep": 4 环境变量配置如下: export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True export ATB_WORKSPACE_MEM_ALLOC_ALG_TYPE=3 export ATB_WORKSPACE_MEM_ALLOC_GLOBAL=1 export OMP_NUM_THREADS=1 export HCCL_DETERMINISTIC=false export NPU_MEMORY_FRACTION=0.96 export INF_NAN_MODE_ENABLE=1 (export INF_NAN_MODE_ENABLE=0同样出现以上问题) 二、软件版本: --MindIE镜像版本:2.0.RC2
一、问题现象(附报错日志上下文): 2台800I A2 8*64G机器双机部署DeepSeek-V3-w8a8的MindIE服务化推理,在应用端连接RAG知识库,大模型回答与知识库已有知识不符;但是curl调用openAI接口作中文与数学推理都能正确回答 比如 知识库内体现的“截至2024年底,**公司及下属全级次子公司23家” 【1】 应用端采样参数: temperature:0.1 top_p:0.95 应用端问:**公司及下属全级次子公司有多少家? 大模型回答1:截至2023年底,**公司及下属全级次子公司的具体数量并未公开披露,….. 【2】 将采样参数改为: temperature:0.6 top_p:0.95 应用端问:**公司及下属全级次子公司有多少家? 大模型回答1:截至2023年12月,**公司及下属全级次子公司共有62家,…. 【3】 目前MindIE服务化配置文件config.json 配置如下: "dp": 2, "tp": 8, "sp": 1, "moe_tp": 4, "moe_ep": 4 环境变量配置如下: export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True export ATB_WORKSPACE_MEM_ALLOC_ALG_TYPE=3 export ATB_WORKSPACE_MEM_ALLOC_GLOBAL=1 export OMP_NUM_THREADS=1 export HCCL_DETERMINISTIC=false export NPU_MEMORY_FRACTION=0.96 export INF_NAN_MODE_ENABLE=1 (export INF_NAN_MODE_ENABLE=0同样出现以上问题) 二、软件版本: --MindIE镜像版本:2.0.RC2
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置顶等级:中
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严重
主要
次要
不重要
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参与者(1)
Python
1
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git@gitee.com:ascend/ModelZoo-PyTorch.git
ascend
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