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具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer
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MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎，后端对于昇腾有充分的适配，模型转换后可以在昇腾上获得更好的性能，配合丰富的适配工具链，降低迁移成本，该工具在推理迁移工作的预置镜像已安装，可在镜像中直接使用（见环境准备）。
|── dev_pipeline.sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/
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|── dev_pipeline.sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/
|── dev_pipeline.sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/
INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。 status String 镜像状态。
训练指导 Qwen系列（PyTorch）基于DevServer训练指导 GLM3-6B（PyTorch）基于DevServer训练指导 Baichuan3-13B（PyTorch）基于DevServer训练指导 推理参考文档： 主流开源大模型（PyTorch）基于DevServer推理部署
|── dev_pipeline.sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/
ma-user/ws/saves/rm/llama3-8b/lora/tokenizer.json 问题6：训练过程中报依赖包tyro错误:"ModuleNotFoundError: No module named 'tyro'" 错误截图： 报错原因：未指定tyro依赖包版本，导致安装依赖为最新
ma-user/ws/saves/rm/llama3-8b/lora/tokenizer.json 问题6：训练过程中报依赖包tyro错误:"ModuleNotFoundError: No module named 'tyro'" 错误截图： 报错原因：未指定tyro依赖包版本，导致安装依赖为最新
|── dev_pipeline.sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/
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