Midnspore框架下大模型的整体部署流程：

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型推理流程：

基于权重加载和启动推理，就mindspore框架来说，基于lora微调后的推理流程分别为加载基础模型参数和微调参数，如下图代码所示

基于model.generate进行推理，相关参数如下图所示：

微调前和微调后的回答效果比较如下：

推理效果的调优：对于部分推理输出中会出现重复性的语句可以在上面提到的generate_kwargs配置中加入repetition_penalty=1.2来处理，如下图所示。

、

下面三段代码的截图为载入模型、配置模型的对话参数及模型对话功能演示。

性能测试及优化：

Mindspore中对模型推理优化通过禁用多线程外，可以通过jit来进行优化，如下图所示：

性能优化的前序准备包含下面流程：

1. 实现解码逻辑（decode函数、prefill-decode阶段）

2. 实例化StaticCache，动态Cache无法成图

添加jit装饰器

1. model.jit()

2. mindspore.jit装饰decode函数

整体流程如下图所示：

最后，整体优化后的每个token的输出时间如下所示：

学习心得：
1.了解mindspore的模型部署流程

1. 对mindspore的模型微调训练后的参数如何加载进行了解
2. 对于模型静态图和动态图的执行效率进行分析
3. 对mindspore的jit模块的优化流程进行了解
4. 对jit模块优化后的模型推理效果有一定程度的了解