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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。
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。
更进一步的性能调优再使用Ascend-Insight工具进行数据可视化并人工分析瓶颈点。 父主题: MA-Advisor自动诊断工具使用指导
下载工具源码使用。 集群分析工具 Ascend Insight 性能可视化工具,采集好的profiling数据可通过该工具进行可视化展示,辅助人工进行profiling数据查看和分析。 windows版本工具,下载链接见教程内。
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。
使用AWQ量化工具转换权重 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。
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、使用该量化工具,需要切换conda环境。
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。
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。
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。
昇腾性能自动诊断工具使用说明 昇腾性能自动诊断工具msprof-analyze已发布至官方pypi源中,支持在任意环境上手动安装msprof-analyze分析调优工具,执行命令“pip install msprof-analyze”即可完成安装。
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表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。
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。
安装ToolKit工具时出现错误,如何处理? 问题现象 在安装ToolKit工具过程中,出现如下错误。 图1 错误提示 解决措施 此问题是因为插件版本和PyCharm版本不一致导致的,需要获取和PyCharm同一版本的插件安装,即2019.2或以上版本。
使用Advisor工具分析生成调优建议 关于Advisor使用及安装过程请参见昇腾社区Gitee。最后生成导出的各类场景的建议包含以下两种: Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。
如何删除预置镜像中不需要的工具 预置的基础镜像中存在cpp、gcc等调试/编译工具,如果您不需要使用这些工具,可以通过运行脚本删除。 创建一个run.sh脚本文件,文件中的代码内容如下。然后在容器中执行sh run.sh命令运行脚本。 #!
PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时,出现错误 问题现象 PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时,提示Validate Credential error。
MA-Advisor自动诊断工具使用指导 自动诊断工具MA-Advisor简介 MA-Advisor使用指导 昇腾迁移融合算子API替换样例 AI CPU算子替换样例 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理
单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后,针对Stable Diffusion模型性能调优,您可以通过AOE工具进行自助性能调优,进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析,并针对性的做一些调优操作。
推荐用户在采集profiling分析后使用自动诊断工具进行初步性能调优。更进一步的性能调优再使用Ascend-Insight工具进行数据可视化并人工分析瓶颈点。详细信息,请参见MA-Advisor自动诊断工具使用指导。