Transformers LLM 数据预处理：数据随机高效访问

MindSpore-Transformers LLM数据预处理模块针对大模型训练中的海量数据访问痛点，通过索引预构建、内存映射（MMap）、索引层shuffle与分布式分片，实现百万至千万级数据集的低内存、高随机访问。支持JSONL、Parquet、二进制等多格式，兼容昇腾NPU集群，有效解决全量加载内存爆炸、顺序读取瓶颈、多卡重复采样等问题，显著提升预训练与指令微调效率，助力高效、可复现的大规模

昇思 MindSpore 大模型训练：图像分类训练

本文基于MindSpore框架，以ResNet-50为例，完整演示了在昇腾Ascend 910B硬件上进行图像分类训练的全流程。通过数据下沉、混合精度、自动并行等技术，显著提升单卡与多卡训练效率，解决显存不足、吞吐低等问题。提供可运行代码，涵盖环境部署、数据处理、模型训练、精度验证及调优排错，助力开发者高效落地大模型训练。

Transformers LLM 推理：vLLM‑MindSpore Plugin的使用

vLLM-MindSporePlugin将vLLM的分页KV缓存与连续批处理能力，与MindSpore的图编译、算子融合及混合量化结合，实现昇腾NPU上高吞吐大模型推理。通过复用vLLM调度层，无缝对接MindSpore-Transformers模型，支持OpenAI API，显著提升并发与吞吐，降低长尾时延。实测表明，该方案有效解决显存浪费与排队延迟问题，助力开发者快速部署高性能在线服务。