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命令说明 登录Gallery CLI配置工具后,使用命令“gallery-cli upload --help”可以获取Gallery CLI配置工具上传文件的帮助信息。
命令说明 登录Gallery CLI配置工具后,使用命令“gallery-cli download --help”可以获取Gallery CLI配置工具下载文件的帮助信息。
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)
Step1 安装SSH工具 下载并安装SSH远程连接工具,以PuTTY为例,下载链接。 Step2 使用puttygen将密钥对.pem文件转成.ppk文件 下载puttygen,并双击运行puttygen。
下载工具源码使用。 集群分析工具 MindStudio-Insight 性能可视化工具,采集好的profiling数据可通过该工具进行可视化展示,辅助人工进行profiling数据查看和分析。 windows版本工具,下载链接见教程内。
msprobe精度分析工具使用指导 msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包,其通过采集和对比标杆(GPU/CPU)环境和昇腾环境上运行训练时的差异点来判断问题所在,主要包括精度预检、精度比对和梯度监控等功能。
推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题: 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题: 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、使用该量化工具,需要切换conda环境。
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 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。
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。