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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：
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，
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：
委托。 单击顶部“费用”，进入费用中心，单击“订单管理 > 退订与退换货”。 图6 退订与退换货 勾选需要退订的多个实例，单击“批量退订”。 图7 批量退订 根据界面提示，确认需要退订的资源，并选择退订原因。 图8 退订资源 确认退订信息无误后，勾选“我已确认……”和“资源退订后……”提示信息。
使用kubectl工具。 若通过内网使用kubectl工具，需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击连接信息下kubectl后的“配置”按钮，根据界面提示使用kubectl工具。 图11 通过内网使用kubectl工具 通过公网使用kubectl工具，可以将k
source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。 model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto：自动学习；algos：预置算法；custom：自定义。 install_type
bird"}' 执行成功显示： 图2 执行成功显示 在浏览器输入http://{宿主机ip}:8183，可以访问前端页面，通过输入文字生成图片。 图3 输入文字生成图片 注意需要勾选Enable Flash Attention按钮。 图4 Enable Flash Attention优化按钮 父主题：
若单机精度正常但多机精度异常，有可能是多机通信造成的精度问题，此时可以用精度工具的通信精度检测功能进行定位。部分集合通信算子要求通信域内各rank结果一致，如AllReduce、AllGather等，利用这一特性，工具将多机模型训练中产生的通信输出存盘，并传输到同一节点来比较其一致性，从
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。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
rts提供了MA-Adivisor性能自动诊断工具。用户采集性能profiling数据后，可通过该工具自动扫描profiling数据，工具分析完数据后会给出可能的性能问题点及调优建议，用户可以根据调优建议做相应的修改适配。目前该工具对CV类模型给出的调优建议较多，LLM类建议稍少
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为“auto”。 父主题： 模型管理
费、开通自动续费和修改自动续费功能，并支持对多个节点进行批量操作。 添加/编辑/删除资源标签 资源标签用于方便管理资源的计费账单。 勾选节点名称，选择节点列表上方的“添加/编辑资源标签”或“删除资源标签”，操作单个节点或批量操作节点资源标签。 查找搜索节点 在节点管理页面的搜索栏
费、开通自动续费和修改自动续费功能，并支持对多个节点进行批量操作。 添加/编辑/删除资源标签 资源标签用于方便管理资源的计费账单。 勾选节点名称，选择节点列表上方的“添加/编辑资源标签”或“删除资源标签”，操作单个节点或批量操作节点资源标签。 查找搜索节点 在节点管理页面的搜索栏
套解决方案。 应用中心介绍 “MaaS应用实践中心”提供基于行业客户应用场景的AI解决方案。MaaS提供的模型服务和华为云各AI应用层构建工具之间相互连通，通过灵活的组合方案，来帮助客户快速解决模型落地应用时所面临的业务及技术挑战。 MaaS应用实践中心结合KooSearch企业
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）：
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初始化上传段任务、上传段、合并段） obs:object:DeleteObject（删除对象、批量删除对象） obs:object:DeleteObjectVersion（删除对象、批量删除对象） obs:object:ListMultipartUploadParts（列举已上传的段）
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）：
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）：
requirements-test.txt pip install tensorboard Step5 获取训练数据集 使用img2dataset工具下载数据集。首先需要在容器安装img2dataset，安装命令如下。 pip install img2dataset 参考官方指导下载开源mscoco数据集。
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