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DeepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练，从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术，如ZeRO内存优化、分布式训练等，可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架，主要针对分布式训练场景。Acce
5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
input_shape=input.1:[-1,3,224,224] dynamic_dims=[1~4],[8],[16] 在执行convert_lite命令时，指定--configFile=config.ini即可自动编译指定的动态shape。 # shell converter_lite --modelFile=resnet50
8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
示例二：提交自定义镜像训练作业 Estimator中同时指定user_image_url和user_command，会提交自定义镜像训练作业，并使用自定义启动命令来启动训练任务。 from modelarts.session import Session from modelarts.train_params
Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
语言模型脚本相对路径是tools/llm_evaluation/benchmark_tools/benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend openai --host
tion/benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip}
tion/benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip}
tion/benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip}
8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
此外， transformers执行需要高版本的scikit-learn、acclerate，详情请参见常见问题5、常见问题6。此处执行升级命令： # shell pip install scikit-learn accelerate --upgrade transformers库的training_args
8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
间下。 专属资源池可通过标签来进行管理，具体可参见使用TMS标签实现资源分组管理管理专属资源池标签。 当不再需要使用专属资源池时，您可参考释放Standard专属资源池和删除网络删除专属资源池。 父主题： ModelArts Standard资源管理
择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘，作为持久化存储挂载在/home/ma-user/work目录下，该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间，如果需
5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
metrics 参数 参数类型 描述 metric String 运行指标，可选值如下： cpuUsage（CPU使用率）、memUsage（物理内存使用率）、gpuUtil（GPU使用率）、gpuMemUsage（显存使用率）、npuUtil（NPU使用率）、npuMemUsage（NPU显存使用率）。
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