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创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage
并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，详细介绍可以参见并行文件系统。 在ModelArts运行态的Notebook容器中，采用动态挂载特性，将OBS对象存储模拟
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供：
service_predict.py # 发送请求的服务。支持vllm的openai，atb的tgi模板 ├── ... ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark
1、执行权重量化过程中，请保证使用的GPU卡上没有其他进程，否则可能出现OOM； 2、若量化Deepseek-v2-236b模型，大致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。
Gallery。 发布的免费资产将展示在AI Gallery的公共页签以及“我的Gallery > 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
uant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook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。
uant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook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。
云AI Gallery服务协议》”。 图2 发布AI Gallery Notebook 界面提示成功创建分享后，返回至AI Gallery，进入示例的详情页面查看示例。 进入AI Gallery首页。选择“项目”，进入项目列表页面。 在搜索框中输入创建好的Notebook名称，单击页签进入详情页。
elArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 提示：本文档适用于仅使用OBS对象存储服务（Object Storage Service）作为存储的方案，OBS用于存储模型文件、训
909版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 资源规格推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite k8s Cluster和昇腾Snt9B资源。 本文档中的CCE集群版本选择v1.27~1.28。版本使用的容器引擎为Containerd。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0
nel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考部署推理服务，使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注：Step3 创建服务启动脚本启动脚本中，服务启动命令需添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization
nel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考部署推理服务，使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注：Step3 创建服务启动脚本启动脚本中，服务启动命令需添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization
1、执行权重量化过程中，请保证使用的GPU卡上没有其他进程，否则可能出现OOM； 2、若量化Deepseek-v2-236b模型，大致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表1。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。
Arts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc2，驱动版本是23.0.5。 本文档适用于仅使用OBS对象存储服务（Object Storage
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key
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