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本章节介绍如何使用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。
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本章节介绍如何使用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。
多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。
cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集） pip install -e .
多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。
多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。
本章节介绍如何使用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。
Job Description 训练作业的简要描述。 Algorithm Source 训练算法来源，分为“常用框架”和“自定义镜像”两种，二者选一项即可。
Step2 创建Notebook实例 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH开发，配置远程访问IP白名单。该实例状态必须处于“运行中”，具体参见创建Notebook实例章节。
ipAddress：主节点IP地址，即rank_table_file.json文件中的server_id。 managementIpAddress：主节点IP地址，和ipAddress取值一致。 modelName：设置为DeepSeek-V3或DeepSeek-R1。
如果未进行数据集预处理，则会自动执行scripts/llama2/1_preprocess_data.sh。
模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.910中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OPP，AscendCloud-LLM关键文件介绍如下。
图1 节点管理 绑定弹性公网IP。 若已有未绑定的弹性公网IP，直接选择即可。如果没有可用的弹性公网IP，需要先购买弹性公网IP，具体操作请参见申请弹性公网IP。 图2 弹性公网IP 单击“购买弹性公网IP”，进入购买页。
模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.911中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OPP，AscendCloud-LLM关键文件介绍如下。
模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.909中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OPP，AscendCloud-LLM关键文件介绍如下。
使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 Prometheus是一款开源监控工具，ModelArts支持Exporter功能，方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。
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。
/text_encoder.ini 在使用converter_lite工具转换时，默认是将所有算子的精度转换为fp16。
模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.911中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OPP，AscendCloud-LLM关键文件介绍如下。
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