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export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
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。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
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。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
模型为从对象存储(OBS)导入的：此时对body的要求会在推理代码中体现，具体在推理代码的_preprocess方法中，该方法将输入的http body转换成模型期望的输入，具体的指导可以查看文档：模型推理代码编写说明。 模型从AI Gallery中获取的：请查看AI Gallery中的调用说明或者咨询该模型的提供方。
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。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
在Dify中创建Agent进行编排，在右上角单击“Agent 设置”，选择上一步配置好的模型进行使用。 在Agent设置中可以看到Dify已自动将Agent Mode切换到了Function Calling模式。 图1 Agent设置 在“编排”页面的“提示词”文本框，输入以下信息。 你是一位乐于助人的AI助手。在回答用户问题时，你需要：1
scripts/install.sh 文件中，找到需要git clone的文件，如下列所示。运行git clone命令，并git checkout切换到指定的版本。注意：针对Megatron-LM下载完成后，需要将megatron文件夹复制至ModelLink中。 git clone https://gitee
创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
在“资源占用情况”窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。 操作二：单击图例“cpuUsage”、“gpuMemUsage”、“gpuUtil”、“memUsage”“npuMemUsage
源。 自助管理集群GPU/NPU驱动：每个用户对集群的驱动要求不同，在新版专属资源池列表页中，可自行选择加速卡驱动，并根据业务需要进行立即变更或平滑升级。 父主题： Standard功能介绍
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
HOST侧用户进程，在DEVICE侧产生的AICPU、HCCP的日志，回传到HOST侧（训练容器）。 如果出现如下情况，则device日志会获取不到。 节点异常重启 被主动停止的节点 在训练进程结束后，该日志会生成到训练容器中。其中，使用MindSpore预置框架训练的device日志会自动上传到OB
资源池描述信息，用于说明资源池用于某种指定场景。不能包含特殊字符!<>=&"'。 os.modelarts/order.id 否 String 订单id，包周期创建和变更的时候需要传递该参数。 表6 PoolSpecUpdate 参数 是否必选 参数类型 描述 scope 否 Array of strings
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