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docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
l路径下。 --tensor-parallel-size：并行卡数。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 -max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
SD WebUI推理方案概览 本文档主要介绍如何在ModelArts的DevServer和ModelArts Standard环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件，使用NPU卡进行推理。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
04，建议不小于2U8G，本地存储空间100G，带EIP全动态BGP，按流量10M带宽） × 多机多卡 按需购买。 （普通OBS桶） 包月购买。 （HPC型500G） 免费。 免费。 包月购买。 免费。 包月购买。 （建议不小于2U8G，本地存储空间100G，带EIP全动态BGP，按流量10M带宽）
cocodataset.org/zips/train2014.zip && unzip train2014.zip wget http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip && unzip val2014.zip 制作数据集，参考官网下面链接data
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使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor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：
此时无论DH Cient是否关闭，服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时，DH Client开启，此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH Client，则服务器无法获取私有IP。 图2 查看NetworkManager配置 图3 查看网络配置 命令“yum update
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor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：
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replace ${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py to the actutal training script PYTHON_SCRIPT=${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py PYTHON_ARGS="" # set hccl timeout
AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化，量化方法为per-group。 Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区
xxx: Connection timed out"如何解决？ 问题现象 原因分析 原因分析一：实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法：请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二：本地网络不通。 解决方法：检查本地网络以及网络限制。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
将获取到的ComfyUI插件AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip文件上传到/root/comfyui，并解压。获取路径参见表2。 unzip AscendCloud-AIGC-*.zip -d ./AscendCloud mv AscendCloud/aigc_i
与难度。 当您第一次使用MaaS服务时，可以参考快速入门使用ModelArts Studio的Qwen2-7B模型框架实现对话问答，了解如何在MaaS服务上的创建和部署模型。当您想更全面的了解MaaS服务的功能时，也可以参考最佳实践在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类。
(W8A8)量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant
docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
activate awq pip uninstall ascend-vllm vllm transformers bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4
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