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可以保证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3。 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：
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor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： git
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机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载 Python依赖包下载：进入 scripts/install
无缝切换至备用系统，维持模型训练不中断，保护长期项目免受时间与资源损耗，确保进展与收益。 大模型应用开发，帮助开发者快速构建智能Agents 在企业中，项目级复杂任务通常需要理解任务并拆解成多个问题再进行决策，然后调用多个子系统去执行。MaaS基于多个优质昇腾云开源大模型，提供优质Prompt
系统容器异常退出 问题现象 在训练创建后出现“系统容器异常退出”的故障。 [ModelArts Service Log]2022-10-11 19:18:23,267 - file_io.py[1ine:748] - ERROR: stat:404 errorCode:NoSuchKey
出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载”
出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载”
#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
检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择 containerd 作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。
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 Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
#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）
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