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训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换，则直接执行训练任务。如果未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源
可能原因 Notebook自带moxing、modelart-sdk等功能，会将这些包嵌入到用户Conda环境。 解决方案 如果不需要使用moxing、sdk等功能，可以暂时删除modelarts.pth文件。
脚本运行完后，测试结果保存在终端输出。
Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 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。
Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 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。
mkdir aoe_output converter_lite --modelFile=/home_host/work/runwayml/onnx_models/unet/model.onnx --outputFile=.
Msprobe API预检 Msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，目前适配PyTorch和MindSpore框架。这些子工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 精度预检工具旨在计算单个
修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码： 1）若本地已有权重，请将MODEL_ID修改为权重路径； MODEL_ID = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct
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