检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
下。 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ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
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
将权重文件上传到DevServer机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，需要上传训练后的权重文件和开源的原始权重文件。模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。
#构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考主流开源大模型（PyTorch）基于DevServer训练指导。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
-46.6) < 1）认为NPU精度和GPU对齐。NPU和GPU的评分结果和社区的评分不能差太远(小于10）认为分数有效。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
clone，确保集群可以访问公网。 Step1 上传权重文件 将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 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相关文档章节中提供的模型训练文档。
#构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考主流开源大模型（PyTorch）基于DevServer训练指导。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。
使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 使用llm-compressor工具量化 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
x x x x Llama-3.2-1B-Instruct · 模型库 (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
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型训练。 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建，因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
