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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Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
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 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
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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 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 准备数据(可选) 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 DockerFile构建镜像(可选) 准备数据(可选) 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 BF16和FP16说明 录制Profiling 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch
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准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 DockerFile构建镜像(可选) 准备数据(可选) 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
推理模型量化 使用AWQ量化 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Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
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训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 录制Profiling 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.908
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训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.910)