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样例如下： 图3 示例图片 单击确定，即可出现指标信息。 图4 示例图片 自定义监控指标上报到AOM 用户有一些自定义的指标数据需要保存到AOM，ModelArts提供了命令方式将用户的自定义指标上报保存到AOM。
CUDA版本需要参考专属资源池的GPU驱动版本，自主进行适配，GPU驱动版本可在专属资源池详情页面查看。 父主题： Standard镜像相关
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/v0.9.0。
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。
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。
例如flavor_type in [CPU,GPU]。 表31 advanced_config 参数 参数类型 描述 auto_search auto_search object 超参搜索策略。
图1 查看日志 父主题： 管理模型训练作业
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。 父主题： 推理模型量化
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。
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。
以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度，不代表最佳性能。
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图1 选择指标源 通过“全量指标”或“按普罗语句添加”方式选择一个或多个关注的指标。 图2 添加指标 关于更多指标浏览方法请参考华为云帮助中心“应用运维管理 AOM> 用户指南（2.0）> 指标浏览”。
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。
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。
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。 父主题： 推理模型量化
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