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ModelArts Lite Server提供不同型号的xPU裸金属服务器，您可以通过弹性公网IP进行访问，在给定的操作系统镜像上可以自行安装加速卡相关的驱动和其他软件，使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作，满足算法工程师进行日常训练的需要。 ModelArts Lite
AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。
AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下，否则无法选择到该OBS路径。 准备资源池 在ModelArts Studio大模型即服务平台进行模型调优、压缩或部署时，需要选择资源池。MaaS服务支持专属资源池和公共资源池。 专属资源池：专属资源池不与其他用户共享，资源更可控。在使用专属资源池之前，您
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境，执行如下命令安装性能测试的关依赖。 conda activate
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-3rdLLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，执行如下命令安装性能测试的关依赖。 pip install -r requirements
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)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： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)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： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)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： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)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： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)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： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)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： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)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： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)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： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
这种方法主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 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。
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK
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