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修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
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export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理,模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考大模型训练相关文档。 权重要求放在磁盘的指定目录,并做目录大小检查,参考命令如下。 df -h 步骤四:制作推理镜像 解压As
为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理,模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考大模型训练相关文档。 权重要求放在磁盘的指定目录,并做目录大小检查,参考命令如下。 df -h 步骤四:制作推理镜像 解压As
W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──quantize.py # 昇腾适配的量化转换脚本 ├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation
scripts/install.sh 文件中,找到需要git clone的文件,如下列所示。运行git clone命令,并git checkout切换到指定的版本。注意:针对Megatron-LM下载完成后,需要将megatron文件夹复制至ModelLink中。 git clone https://gitee
创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
是否必选 参数类型 描述 data 否 Object 样本文件的字节数据。类型为java.nio.ByteBuffer,前台调用时传字节数据转换后的字符串。 data_source 否 DataSource object 数据来源。 encoding 否 String 样本文件的编
模型为从对象存储(OBS)导入的:此时对body的要求会在推理代码中体现,具体在推理代码的_preprocess方法中,该方法将输入的http body转换成模型期望的输入,具体的指导可以查看文档:模型推理代码编写说明。 模型从AI Gallery中获取的:请查看AI Gallery中的调用说明或者咨询该模型的提供方。
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer文件,需要修改代码。
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径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam