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# 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi
像的方式（可二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
像的方式（可二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
行管理命令。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等，具体参见ModelArts CLI命令参考。
基本配置 权限配置 创建网络 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutil安装和配置 （可选）工作空间配置 父主题： 专属资源池训练
算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 安装Docker。 以Linux aarch64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL
远程连接处于retry状态如何解决？ 问题现象 原因分析 之前下载VS Code server失败，有残留信息，导致本次无法下载。 解决方法 方法一（本地）：打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on
远程连接处于retry状态如何解决？ 问题现象 原因分析 之前下载VS Code server失败，有残留信息，导致本次无法下载。 解决方法 方法一（本地）：打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on
0+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。 父主题： 推理模型量化
G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资
/train.py 方式四：使用“conda run -n”命令。 您可以使用“/home/ma-user/anaconda3/bin/conda run -n python-3.7.10”命令来执行训练命令，启动命令示例如下： /home/ma-user/anaconda3/bin/conda
Lite Server资源配置流程 在开通Lite Server资源后，需要完成相关配置才能使用，配置流程如下图所示。 图1 Lite Server资源配置流程图 表1 Server资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Server网络 Server资源开
格的机器上，因此上层docker镜像也都是ARM镜像。 针对GPU场景的镜像中安装了对应版本的CUDA（由英伟达推出的统一计算架构）驱动，而Ascend-Powered-Engine引擎的镜像中都安装了与底层硬件版本适配的CANN（华为针对AI场景推出的异构计算架构）驱动。 提交训练作业后，ModelArts
instance_id，gpu 监控插件安装步骤 当前账户需要给CES授权委托，请参考创建用户并授权使用云监控服务。 当前还不支持在CES界面直接一键安装监控，需要登录到服务器上执行以下命令安装配置Agent。其它region的安装请参考单台主机下安装Agent。 cd /usr/local
新镜像的方式（二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 E
新镜像的方式（二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 E
5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step4 启动AWQ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 awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
录下。 1、在容器中使用ma-user用户， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate
endCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 cd llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize
件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" && \ git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git
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