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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 per-group/per-channel, W8A16
模型列表和权重文件。 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 Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion:
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，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。
建议保存的镜像大小不要超过35G，镜像层数不要超过125层，因为节点容器存储Rootfs差异（详细请参考容器引擎空间分配），可能会导致镜像保存失败。 如使用的是专属资源池，可尝试在“专属资源池>弹性集群”页面按需调整容器引擎空间大小，具体步骤请参考扩缩容专属资源池的“修改容器引擎空间大小”。
建议保存的镜像大小不要超过35G，镜像层数不要超过125层，因为节点容器存储Rootfs差异（详细请参考容器引擎空间分配），可能会导致镜像保存失败。 如使用的是专属资源池，可尝试在“专属资源池>弹性集群”页面按需调整容器引擎空间大小，具体步骤请参考扩缩容专属资源池的“修改容器引擎空间大小”。
在使用MaaS服务时，如果未配置或缺失相关权限，会出现授权相关提示，请您及时处理。如果未处理，会导致部分功能出现异常。 添加依赖服务授权 由于大模型即服务平台的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SW等服务，需获取依赖服务授权后才能正常使用相关功能。 如果您未配置依赖服务授权，MaaS控制台顶
需要打通的对端网络不能和当前网段重叠。 图2 打通VPC参数选择 如果没有VPC可选，可以单击右侧的“创建虚拟私有云”，跳转到网络控制台，申请创建虚拟私有云。 如果没有子网可选，可以单击右侧的“创建子网”，跳转到网络控制台，创建可用的子网。 支持1个VPC下多个子网的打通，如
录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源，不同资源规格有不同的容量。 k8s磁盘的驱逐策略是90%，所以可以正常使用的磁盘大小应该是“cache目录容量 x 0.9”。 裸机的本地磁盘为物理磁盘，无法扩容，如果存储的数据量大，建议使用SFS存放数据，SFS支持扩容。 GPU规格的资源
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 per-group/per-channel, W8A16
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，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。
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，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。
请参考开发用于预置框架训练的代码。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在ModelArts的模型读取存储在OBS服务的数据，或者输出至OBS服务指定路径，输入和输出数据需要配置3个地方： 训练代码中需解析输入路径参数和输出路径参数。ModelArts推荐以下方式实现参数解析。
1，构建一个面向AI任务的镜像。 加载镜像模板后，Dockerfile文件自动加载，在“.ma/upgrade_ascend_mindspore_1.8.1_and_cann_5.1.RC2”路径下，双击Dockerfile文件打开，内容参考如下，根据实际需求修改： #The following
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂
空间迁移包括资源池迁移和网络迁移，具体方法可见下文说明。 资源池工作空间迁移 登录ModelArts管理控制台，选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，进入“Standard资源池”页面。 在资源池列表中，选择目标资源池右侧操作列的“ > 工作空间迁移”。 在弹出的“
响应Body参数 参数 参数类型 描述 file_name String yaml文件名称。 content String yaml文件内容。 请求示例 如下查询algorithm_type为hpo且algorithm_name为Bayes的yaml配置文件内容。 GET https://
kpoints中最大迭代次数（iter_000xxxx）Megatron格式权重文件。 lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持
kpoints中最大迭代次数（iter_000xxxx）Megatron格式权重文件。 lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持
在ModelArts控制台开通自动续费 包年/包月的Standard专属资源池和弹性集群Lite Cluster资源池在购买时或购买成功后支持开通自动续费。 购买时开通自动续费 在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”页面中的Standard资源池页签中，单击“购
(most recent call last): File "test.py", line 8, in <module> print('E', torch.cuda.get_device_properties(device)) File "/opt/conda/lib/python3
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