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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
3.909） Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Qwen-VL推理。
6.3.908版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.RC3。 Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.2.0 Python版本：3
Standard 集群版本：v1.23|v1.25|v1.28（推荐） 集群规模：50|200|1000|2000 集群网络模式：容器隧道网络|VPC 集群转发模式：iptables|ipvs 驱动和插件版本与CCE集群版本适配关系 表3 插件版本与CCE集群版本适配关系 类别 插件名称
创建Workflow数据集版本发布节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布，每个版本相当于数据的一个快照，可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下： 对于数据标注这
debugger.start() # 一般在训练循环开头启动工具。 ... # 循环体 debugger.stop() # 一般在训练循环末尾结束工具。 debugger.step() # 在训练循环的最后需要重置工具，非循环场景不需要。 具体的config.json的配置要求请参见介绍。
/"当前所在路径 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置，权重使用表1 模型权重中指定的Hu
/"当前所在路径 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置，权重使用表1 模型权重中指定的Hu
WebSocket连接的建立 打开Postman（需选择8.5 以上版本，以10.12.0为例）工具，单击左上角，选择“File>New”，弹出新建对话框，选择“WebSocket Request”（当前为beta版本）功能： 图3 选择WebSocket Request功能 在新建
性能结果 LLaMAFactory_train_performance_benchmark_<版本号>_<时间戳>.xlsx 表格样例如下： 父主题： 训练benchmark工具
demo.sh方式启动（历史版本） 本章节介绍历史版本的训练任务启动方式。6.3.912版本同时兼容历史版本的训练任务启动方式。 步骤一：上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。
格： 性能结果LLaMAFactory_train_performance_benchmark_<版本号>_<时间戳>.xlsx 表格样例如下： 父主题： 训练benchmark工具
订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 问题现象 使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业，训练失败报错label_map.pbtxt cannot
<baseline>：<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径，不填则使用工具自带基线配置，包含loss、score、mmlu_score、ceval_score基线值；默认基线配置样例如下： 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置，权重使用表1
1000 【可选】用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAIN_IT
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 Server驱动版本要求23.0.5 训练支持的模型列表
6.3.908版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.1.0 确保容器可以访问公网。
3.909版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Lite Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.1.0
3.911版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Lite Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.1.0
重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以llama2-13B为例（权重文件可能变化，以下仅为举例）：
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