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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 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。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 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。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 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。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***'
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
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使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿，随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G，在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入模型时，需要支持动态调整租户存储配额；模
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)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支持的模型列表和权重文件。 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：W4A16
创建IAM用户并授权使用MaaS 配置ModelArts委托授权章节中介绍的一键式自动授权方式创建的委托的权限比较大，基本覆盖了依赖服务的全部权限。如果华为云账号已经能满足您的要求，则不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用MaaS服务的功能。 ModelArt
下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中开发的文件，可以下载至本地。关于如何上传文件至JupyterLab，请参见上传文件至JupyterLab。 不大于100MB的文件，可以直接从JupyterLab中下载到本地，具体操作请参见从JupyterLab中下载不大于100MB的文件至本地。
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)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3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel,
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)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3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)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支持的模型列表和权重文件。 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：W4A16
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)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3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16
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