检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
选择该VPC下的一个子网。 IPv6网络 若当前网络配置的子网、规格、镜像都支持IPv6，则会显示该参数，打开后可启用IPv6功能。 请确保您的子网已开启IPv6功能，若未开启请参考为虚拟私有云创建新的子网。 不同规格、镜像对IPv6支持的情况不同，若不支持则不会显示IPv6网络参数，请以控制台实际显示为准。
Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》。 单击“发布”。 发布使用容器镜像导入的资产时，后台会进行资产安全扫描，如果扫描发现资产有问题，则资产发布失败并邮件通知发布者。 编辑资产详情 资产发布成功后，发布者可以进入详情页修改该资产的标题、封面图、描述等，让资产更吸引人。
912-xxx.zip，并直接进入到QwenVL/train/<commit_id>文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-AIGC-*.zip -d ./As
912-xxx.zip，并直接进入到QwenVL/train/<commit_id>文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-AIGC-*.zip -d ./As
docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
同调整参数target-tensor-parallel-size，默认为1。 --target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 输出转换后权重文件保存路径： 权重转换完成后，在
同调整参数target-tensor-parallel-size，默认为1。 --target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 输出转换后权重文件保存路径： 权重转换完成后，在
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装 EAGLE。 bash build.sh
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装 EAGLE。 bash build.sh
获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd ./llm_train/AscendSpeed 编辑llm_tr
同调整参数target-tensor-parallel-size，默认为1。 --target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。 输出转换后权重文件保存路径： 权重转换完成后，在
获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendFactory文件夹下面 cd ./llm_train/AscendFactory 编辑ll
911-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./Asce
910-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./Asce
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd ./llm_train/AscendSpeed 编辑llm_tr
需要使用llm-compressor工具。 SmoothQuant量化模型 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下:
nt的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/home/ma-user/ws为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
