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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。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── asc
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。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter
使用Gallery CLI配置工具下载文件 在服务器(ModelArts Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器)上登录Gallery CLI配置工具后,通过命令“gallery-cli download”可以从AI Gallery仓库下载资源。 命令说明 登录Gallery
图1 裸金属服务器 单击“弹性公网IP”页签,然后单击“绑定弹性公网IP”。 弹出“绑定弹性公网IP”对话框。 选择要绑定的弹性公网IP,单击“确定”,完成绑定。 图2 绑定弹性公网IP 一个网卡只能绑定一个弹性公网IP。 单个弹性公网IP用于多个Server服务器 所有Ser
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化,量化方法为per-group。 Step1 模型量化
使用Gallery CLI配置工具上传文件 在服务器(ModelArts Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器)上登录Gallery CLI配置工具后,通过命令“gallery-cli upload”可以往AI Gallery仓库上传资产。 命令说明 登录Gallery
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ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AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16
xxx: Connection timed out"如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法:请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二:本地网络不通。 解决方法:检查本地网络以及网络限制。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ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AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16
Gallery CLI配置工具指南 安装Gallery CLI配置工具 使用Gallery CLI配置工具下载文件 使用Gallery CLI配置工具上传文件 父主题: AI Gallery(新版)
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel
您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。 在“Notebook”区域下,新建一个ipynb文件。 在新建的Notobook中,在代码输入栏输入如下命令。 !pip install
iling采集工具集成到同一个工具中,极大简化了用户的使用流程。建议在迁移过程中使用Tailor工具替代下面列举的原始工具MS Convertor、Benchmark和msprof。使用指导详见AIGC工具tailor使用指导。 模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite
当前固定随机性操作可分为工具固定和人工固定两种。 工具固定Seed 对于网络中随机性的固定,msprobe提供了固定Seed的方式,只需要在config.json文件中添加对应seed配置即可。 msprobe工具提供了seed_all接口用于固定网络中的随机数。如果客户使用了工具但取用了其他
1报错 问题现象 使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通,请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。 父主题: 环境配置故障
通过API接口选择自定义镜像导入创建模型,配置了运行时依赖,没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖,系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包,例如安装Flask依赖包。 # 配置华为云的源,安装
以llama2-13b举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集预处理,并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行scripts/llama2/1_preprocess_data