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代码目录 benchmark工具脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的LLM/LLaMAFactory/benchmark目录下，包含训练性能测试和训练精度测试脚本。
软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.910软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。
docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.906-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.906-xxx.zip到主机中，包获取路径请参见表2。
代码目录 benchmark工具脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的LLM/LLaMAFactory/benchmark目录下，包含训练性能测试和训练精度测试脚本。
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。
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。
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。
https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/create { "tags" : [ { "key" : "test", "value
如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。
请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47/quotas { "quotas" : [ { "resource" : "exemlProject.gpu_duration
{ "id": "xss", "source": "obs://home/fc8e2688015d4a1784dcbda44d840307_14.jpg", "usage": "train", "annotation": [ { "name": "Cat",
性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。
性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。
性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目录中。
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号中该区域的所有资源。
AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。
AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、使用该量化工具，需要切换conda环境，运行以下命令。
安装AscendModelNano AscendModelNano是FASP剪枝工具，适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/ModelNano目录下。 AscendModelNano工具需要安装，执行命令如下。
AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。
AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。
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