平时做大模型训练的时候总是苦于没有服务器资源来做微调实验，于是这次深度体验了一下SCNet超算平台。
SCNet超算平台是一个超算互联网计算服务平台，有着更大更全更专业的超级算力。显卡从异构加速卡到A800都有。
本次我尝试了大模型的推理和微调。
第一部分：AI算力性能反馈
1、这次我分别运行了以下这几个商品。
Notebook 异构加速卡AI、Nvidia L20、Nvidia A800
2、运行的过程记录
平台直接内置了相应的AI环境，包括pytorch cuda notebook等等，可以启动后直接开始运行代码，这一点确实省了好多时间。
3、运行的结果反馈
使用Nvidia L20.使用Nvidia L20推理qwen1.5-32B-AWQ量化版本，推理框架使用vllm，单次请求速度每30t/s，介于A6000 25t/s到4090的40t/s之间（我们公司使用的是A6000和4090）。
A800 vllm运行qwen1.5-32B-chat-awq速度相当快,47t/s,也可以感觉到并行处理能力会很强，基本一个问题输入后，1-2s内就能全部输出。A800 vllm运行llamma3.1-8B速度62t/s
运行自定义服务后没有关闭服务的地方
A800训练llama3.1如下图。
