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GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
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
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
通过OBS创建模型时，构建日志中提示pip下载包失败 问题现象 通过OBS创建模型构建失败，查看构建日志，提示pip下载包失败。如下载numpy 1.16版本失败。 原因分析 一般下载包失败时，可能有如下几个原因： pip源中不存在该包，当前默认pip源为pypi.org中的包，请在pypi.org中查看是否有对应版本的包并查看包安装限制。
使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项： nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致，可参考安装nvidia-fabricmanager方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配，可单击此处可查看配套关系和安装方法。
ssh文件夹下创建“id_rsa.pub”（公钥）和“id_rsa”（私钥），可通过如下命令查看： cd ~/.ssh 上传公钥到服务器。 例如用户名为root，服务器地址为192.168.222.213，则将公钥上传至服务器的命令如下： ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub
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
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/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/subscriptions/{subscription_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 subscription_id 是 String 消息订阅ID。 project_id 是 String
工具介绍及准备工作 本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。
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
存Notebook镜像环境。 图7 保存镜像 查看所保存的镜像 保存后的镜像可以在ModelArts控制台“镜像管理”页面查看到该镜像详情。单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。 步骤5：使用SDK提交训练作业 本地调测完
GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后，出现获取显卡失败的现象，报错如下： > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__
msprobe工具使用指导 msprobe API预检 msprobe精度比对 msprobe梯度监控 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
确定带宽 服务器A：服务端从mlx4_0网卡接收数据 ib_write_bw -a -d mlx5_0 服务器B：客户端向服务端mlx4_0网卡发送数据。 ib_write_bw -a -F 服务器A的IP -d mlx5_0 --report_gbits 图1 服务器A执行结果
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：
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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
但是达不到预期，可能是nv_peer_mem异常。 处理方法 查看nv_peer_mem是否已安装。 dpkg -i | grep peer 如果未安装则需要安装，安装方法参考装机指导。 如果已安装则进入下一检测项。 查看该软件是否已经加载至内核。 lsmod | grep peer
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