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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 Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作
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 Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
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（6.3.911）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
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ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
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DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
训练任务 执行训练任务（推荐） 执行训练任务（历史版本） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
附录 各模型支持的最小卡数和最大序列 Ascend-vLLM推理常见问题 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
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）
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作
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（6.3.910）
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DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
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DevServer适配LlamaFactory PyTorch
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
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ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取基础镜像 ECS中构建新镜像 ECS中上传新镜像 父主题： 准备工作
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