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推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
密钥对在用户第一次创建时，自动下载，之后使用相同的密钥时不会再有下载界面（用户一定要保存好），或者每次都使用新的密钥对。 Step1 安装SSH工具 下载并安装SSH远程连接工具，以PuTTY为例，下载链接。 Step2 使用puttygen将密钥对.pem文件转成.ppk文件 下载puttygen，并双击运行puttygen。
#昇腾vLLM使用的算子模块 ├── ascend.txt #基于开源vLLM适配过NPU的patch脚本 ├── autosmoothquant_ascend.txt #基于开源autosmoothquant适配过NPU的patch脚本
在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以llama2-13B为例（权重文件可能变化，以下仅为举例）：
AIGC工具tailor使用指导 tailor简介 tailor是AIGC场景下用于模型转换（onnx到mindir）和性能分析的辅助工具，当前支持以下功能。 表1 功能总览 功能大类 具体功能 模型转换 固定shape转模型 动态shape传入指定档位转模型 支持fp32 支持AOE优化
Gallery CLI配置工具指南 安装Gallery CLI配置工具 使用Gallery CLI配置工具下载文件 使用Gallery CLI配置工具上传文件 父主题： AI Gallery（新版）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 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。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── asc
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 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。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── asc
patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├──llm_tools # 推理工具包 ├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块
精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表1。 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：
同时也有一定的性能收益。 GPTQ 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：
在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以llama2-13B为例（权重文件可能变化，以下仅为举例）：
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换，则直接执行预训练任务。若未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时，出现错误 问题现象 PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时，提示Validate Credential error。 或 原因分析 可能原因一：Region等信息配置不正确 可能原
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 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。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── asc
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型训练推理
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 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。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── asc
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data
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