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具体操作如下： 配置环境。 cd llm_tools/AutoSmoothQuant/ sh build.sh 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
# 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
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"package_name": "mmcv-full" } ] } ] 当"mmcv-full"安装失败，原因可能是基础镜像中没有安装gcc，无法编译导致安装失败，此时需要用户使用线下wheel包安装。 示例如下： "dependencies": [
zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。 cd benchmark_tools 多模态模型脚本相对路径是llm_tools/llm_evaluation/benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel
zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。 cd benchmark_tools 多模态模型脚本相对路径是llm_tools/llm_evaluation/benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel
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zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，运行静态benchmark验证。 cd benchmark_tools 多模态模型脚本相对路径是llm_tools/llm_evaluation/benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel
# 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
quant_path = ** 可以指定校准数据集路径，如calib_data="/path/to/pile-val"，如不指定，默认数据集是“mit-han-lab/pile-val-backup”。 model.quantize(tokenizer, quant_config=quant_config
# 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
训练代码中包含三部分入参，分别为训练基础参数、分布式参数和数据相关参数。其中分布式参数由平台自动入参，无需自行定义。数据相关参数中的custom_data表示是否使用自定义数据进行训练，该参数为“true”时使用基于torch自定义的随机数据进行训练和验证。 cifar10数据集 在Notebook
如果您需要在服务器上部署相关业务，较之物理服务器，弹性云服务器的创建成本较低，并且可以在几分钟之内快速获得基于云服务平台的弹性云服务器设施，并且这些基础设施是弹性的，可以根据需求伸缩。操作指导请参考自定义购买ECS。 购买时需注意，ECS需要和SFS买到同一个VPC才能挂载SFS存储。 购买ModelArts专属资源池
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
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示“+”，您可单击“+”即可添加子网（上限10个）。 如果需要使用打通VPC的方式实现专属资源池访问公网，由于要访问的公网地址不确定，一般是建议用户在VPC中创建SNAT。此场景下，在打通VPC后，专属资源池中作业访问公网地址，默认不能转发到用户VPC的SNAT，需要提交工单联系
），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 模型自动调优工具 AOE（Ascend Optimization Engine）是一个昇腾设备上模型运行自动调优工具，作用是充分利用有限的硬件资源，以满足算子和整网的性能要求。在推理场景下使用，可以对于模型的图和算子运行内
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
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