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推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。
Dit模型Pytorch迁移与精度性能调优 MA-Advisor自动诊断工具使用指导
图10 链接信息 使用kubectl工具。 若通过内网使用kubectl工具，需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击连接信息下kubectl后的“配置”按钮，根据界面提示使用kubectl工具。
当前固定随机性操作可分为工具固定和人工固定两种。 工具固定Seed 对于网络中随机性的固定，Msprobe提供了固定Seed的方式，只需要在config.json文件中添加对应seed配置即可。 Msprobe工具提供了seed_all接口用于固定网络中的随机数。
镜像中只安装运行时依赖的安全包，减少镜像的大小，同时安装包需要更新到最新的无漏洞版本。敏感信息和镜像解耦，可以在服务部署时配置，不能直接硬编码在Dockerfile中。定期针对镜像进行安全扫描，及时安装补丁修复漏洞。
PyCharm Toolkit使用 安装ToolKit工具时出现错误，如何处理？ PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时，出现错误 为什么无法启动训练？
├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块 ├── autosmoothquant
├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块 ├── autosmoothquant
安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。
tools：描述可用的外部工具或功能的信息，这些工具可能被模型用来执行某些任务或获取更多信息。
├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块 ├── autosmoothquant
├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块 ├── autosmoothquant
├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块 ├── autosmoothquant
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上传单个超过5GB的文件时，请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。 文件上传完成前，请不要刷新或关闭上传页面，防止意外终止上传任务，导致数据缺失。
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