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Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 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/v0.9.0。
大于500MB数据量，请先上传到OBS中，再从OBS下载到云上Notebook。 图1 数据通过OBS中转上传到Notebook 上传数据至OBS，具体操作请参见上传文件至OBS桶。
准备数据 单击下载动物数据集至本地，并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil cp .
如果用户需要将内容同步到实例空间，需使用JupyterLab上传下载功能。 带EVS存储的Notebook实例 JupyterLab文件默认存储路径，为创建Notebook实例时，系统自动分配的EVS空间。 在文件列表的所有文件读写操作都是基于所选择的EVS下的内容操作的。
建议下载数据和中间数据都存到这个目录中，防止因硬盘占满导致任务失败。 父主题： FAQ
步骤1：准备训练数据 从AI Gallery下载训练数据，单击链接四类花卉图像分类小数据集，进入数据集详情页。 选择“数据集文件”页签后，单击“下载文件”跳转至下载详情页面。 在下载详情页面，填写参数。
将OBS中的文件下载到Notebook，可以通过在Notebook中运行代码的方式完成数据下载，具体方式有2种，ModelArts的SDK接口或者调用MoXing接口。 方法一：使用ModelArts SDK接口将OBS中的文件下载到Notebook后进行操作。
将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
obsutil安装和配置 obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具，使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作，如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。 obsutil安装和配置的具体操作指导请参见obsutils快速入门。
将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。
以C++为例，请参考如下操作步骤进行安装： 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。
利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。
利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。
建议下载数据和中间数据都存到这个目录中，防止因硬盘占满导致任务失败。 父主题： 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。
ModelArts将自定义引擎类型的模型部署为服务时，会先将模型相关的SWR镜像下载至集群中，用“uid=1000, gid=100”的用户启动SWR镜像为容器，然后将OBS文件下载到容器中的“/home/mind/model”目录下，最后执行SWR镜像中预置的启动命令。
将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
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