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Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 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/v0.9.0。
此外，还支持在ModelArts Lite Cluster上安装Prometheus开源监控工具，方便用户使用Prometheus工具在Lite Cluster集群内直接采集监控指标数据，具体参见使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标章节。
已经安装和配置obsutil，请参见安装和配置OBS命令行工具。
AI开发工具链层提供端到端的大模型开发工具链，支持主流优质开源大模型“开箱即用”，提供大模型开发套件，提升大模型开发效率并缩短开发周期。 访问方式 ModelArts基于不同的产品形态提供了多种访问方式。
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/v0.9.0。
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。
使用VS Code创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用VS Code工具开发算法或模型，为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境、贴近本地开发习惯地编写启动命令，ModelArts提供了一个训练作业场景下的IDE插件ModelArts-HuaweiCloud，用户通过简易的操作
增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具，如何在本机安装obsutil可以参考obsutil安装和配置。 训练数据、代码、模型下载。
├──llm_tools #推理工具包 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval # 精度评测 ├── config ├── config.json
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。
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。
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/v0.9.0。
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/v0.9.0。
精度对比误差统计工具。 自动化精度对比工具。 网络结构可视化工具。 性能调优。 性能测试。 性能调优三板斧。 性能分析与诊断。 迁移测试报告。 推理迁移验收表。
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。
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。 Megatron-LM是一个用于大规模语言建模的模型。
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 datasets==2.12.0 fsspec==2022.11.0 transformers==4.29.2
本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。
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。
本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。
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