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
使用VS Code创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用VS Code工具开发算法或模型，为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境、贴近本地开发习惯地编写启动命令，ModelArts提供了一个训练作业场景下的IDE插件ModelArts-HuaweiCloud，用
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSpe
ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具，如何在本机安装obsutil可以参考obsutil安装和配置。 训练数据、代码、模型下载。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil）
本教程需要使用到的AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip软件包中的关键文件介绍如下。 ├──llm_tools #推理工具包 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval # 精度评测
资源和工具链，以及具体的Notebook代码运行示例和最佳实践，并对于实际的操作原理和迁移流程进行说明，包含迁移后的精度和性能验证、调试方法说明。 核心概念 推理业务昇腾迁移整体流程及工具链 图1 推理业务昇腾迁移整体路径 推理业务昇腾迁移整体分为七个大的步骤，并以完整工具链覆盖全链路：
MaaS使用场景和使用流程 ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务），提供了简单易用的模型开发工具链，支持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，降低企业AI落地的成本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时，可以参考快速入门使用ModelArts
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能，但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例，会自动跳转到CodeLab中，此时是可以使用这项功能的。
autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在
本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16 per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。
Megatron-DeepSpeed Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。
act=false。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表。 步骤一：量化模型权重 在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq
本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16 per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 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。 conda create
Server上配置DCGM监控，用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具，提供多种能力，包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 约束限制 仅适用于GPU资源监控。 前提条件
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：
模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 执行如下命令进入容器，并进入AutoAWQ目录下，
使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发服务器等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
