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进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 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。
现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 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/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重
RT量化工具实现推理量化。 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/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重
现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 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/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重
RT量化工具实现推理量化。 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/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重
现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 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/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重
现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 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/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重
ata ] [ OK ] obs dst path: [ obs://${your_bucket}/test-copy/ ] # 从OBS下载文件夹到本地磁盘中 $ ma-cli obs-copy obs://${your_bucket}/test-copy/ ~/work/test-data/
jsonl数据集，数据集可从https://github.com/openai/human-eval/blob/master/data/HumanEval.jsonl.gz下载压缩包解压获得。 --tokenizer：tokenizer路径，可以是HuggingFace的权重路径，backend取值是openai时，
jsonl数据集，数据集可从https://github.com/openai/human-eval/blob/master/data/HumanEval.jsonl.gz下载压缩包解压获得。 --tokenizer：tokenizer路径，可以是HuggingFace的权重路径，backend取值是openai时，
NA 上行错包率 ma_container_network_transmit_error_packets 每秒网卡发送的错误包个数。 个/秒（Packets/Second） ≥0 连续2个周期原始值 > 1 紧急告警 网络丢包，建议提工单联系运维支持，排查网络问题。 发送包速率 ma
可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 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/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
我的资产”的各个模块的“我的发布”中。 已经订阅的免费资产将展示在AI Gallery的“我的Gallery > 我的资产”的各个模块的“我的订阅”或“我的下载”中。 免费资产在ModelArts的AI Gallery中的使用流程如下： 图1 AI Gallery中免费资产的使用流程 商业售卖商品使用事项
和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 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/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 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/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
永久保存日志 选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不永久保存日志，则任务日志会在30天后会被清理。可以在任务详情页下载全部日志至本地。 开关打开：表示永久保存日志，此时必须配置“日志路径”，系统会将任务日志永久保存至指定的OBS路径。 事件通知 选择是否打开“事件通知”开关。
支持的功能列表。 从AI Gallery下载数据 当用户没有准备数据时，可以从AI Gallery上下载数据创建数据集。选择“AI Gallery”并选中列表中的一个资产。 下载至OBS桶位置（数据集输入位置）：选择一个空目录用来存储下载的数据集。 数据集输出位置：数据集输出位置
该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools
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