检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSpe
MaaS使用场景和使用流程 ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务），提供了简单易用的模型开发工具链，支持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，降低企业AI落地的成本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时，可以参考快速入门使用ModelArts
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用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
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用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
Megatron-DeepSpeed Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。
安装相关依赖库。 ChatGLM-6B是完全基于Python开发的模型，训练之前需要事先安装与之依赖的Python库。其中部分依赖库可以使用pip工具安装，执行如下脚本： # shell pip install rouge_chinese nltk jieba sentencepiece
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。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在
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 per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。
丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能，但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例，会自动跳转到CodeLab中，此时是可以使用这项功能的。
异常信息。更多介绍请参考Msprobe工具溢出检测和精度比对介绍。 API精度预检是通过提取模型中所有的API前反向信息，通过工具构造相应的API单元测试，将NPU输出与标杆比对，从而检测出精度有差异的API。更多介绍请参考Msprobe工具离线预检和在线预检介绍。 父主题： PyTorch迁移精度调优
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、使用该量化工具，需要切换conda环境，运行以下命令。 conda activate
知识。ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务）作为一个面向客户的大模型服务化平台，提供简单易用的模型开发工具链，支持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，显著降低了企业AI落地的成本与难度。 业界主流开源大模型覆盖全 MaaS集成了业界主
自定义镜像规范 AI Gallery支持托管自定义镜像，但是托管的自定义镜像要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义镜像的使用流程 托管自定义镜像，操作步骤请参考托管模型到AI Gallery。 如果自定义镜像要支持训练，则需要满足自定义镜像规范（训练）。
及性能调优方法介绍。此外，ModelArts提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源、AI框架、昇腾开发套件以及迁移调优工具链，最大程度减少客户自行配置环境的复杂度。 范围 本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务迁移到昇腾的业务范围。当前针对常见的开源LL
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1。 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：
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：
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：
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 per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。
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：
Server上配置DCGM监控，用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具，提供多种能力，包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 约束限制 仅适用于GPU资源监控。 前提条件
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
