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具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer
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由默认 transformers==4.46.1 修改为：transformers==4.44.2 为了避免因使用不同版本的 transformers 库进行训练和推理而导致冲突的问题，建议用户分别为训练和推理过程创建独立的容器环境。
Step4 云上环境依赖库安装 在进入容器环境后，可以使用不同的虚拟环境，例如TensorFlow、PyTorch等，但是实际开发中，通常还需要安装其他依赖包，此时可以通过Terminal连接到环境里操作。 在VS Code环境中，执行Ctrl+Shift+P。
global user.email "you@example.com" && \ git config --global user.name "Your Name" && \ 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，修改安装transformers库代码的位置
表1 昇腾规格 规格名称 描述 Ascend 1*ascend-snt9b|ARM 24核 192GB Snt9b单卡规格，配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测 ModelArts提供了面向推理迁移工作的预置镜像，其中包含了最新商用版驱动、昇腾软件开发库，迁移工具链等
global user.email "you@example.com" && \ git config --global user.name "Your Name" && \ 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，修改安装transformers库代码的位置
具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer
具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer
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global user.email "you@example.com" && \ git config --global user.name "Your Name" && \ 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，修改安装transformers库代码的位置
具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install -e .
global user.email "you@example.com" && \ git config --global user.name "Your Name" && \ 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，修改安装transformers库代码的位置
# 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/ # MindSpeed昇腾大模型加速库
(modelscope.cn) 51 llama-3.2-3B √ x x x x Llama-3.2-3B-Instruct · 模型库 (modelscope.cn) 52 llava-1.5-7b √ x x x x https://huggingface.co/llava-hf
# 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/ # MindSpeed昇腾大模型加速库
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