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rver适配PyTorch NPU训练指导》。该案例以ChatGLM-6B为例，介绍如何将模型迁移至昇腾设备上训练、模型精度对齐以及性能调优。 迁移环境准备 本文以弹性裸金属作为开发环境。弹性裸金属支持深度自定义环境安装，可以方便地替换驱动、固件和上层开发包，具有root权限，结
Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
"desc_act": false } 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考启动在线推理服务。 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model>
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境
Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
06:00完成了数据校验，10:06:00-10:12:00完成了图像分类，11:30:00完成了服务部署，并在12:00:00停止运行在线服务。同时，使用公共资源池运行实例，模型训练时选择资源池规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个（单价：3.40 元/小时）；服务部署时选择资源池规格为CPU:
计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参，从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平
ay等，这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间进行手动调优。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化（SMAC） TPE算法
管理ModelArts模型版本 为方便溯源和模型反复调优，在ModelArts中提供了模型版本管理的功能，您可以基于版本对模型进行管理。 前提条件 已在ModelArts中创建模型。 创建新版本 在“模型”页面，单击操作列的“创建新版本”进入“创建新版本”页面，参数配置除版本外，
Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu
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