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sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 git clone -b v0.2.5 https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ.git AutoAWQ-0
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 在Notebook中运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 git clone -b v0.2.5 https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ.git AutoAWQ-0
com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout 4ea42a23 cd .. 完整的源码目录结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包
1、在容器中使用ma-user用户， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate awq pip
脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚本中添加Summary代码，具体方式请参见TensorFlow官方网站。 注意事项 运行中的可视化作业不单独计费，当停止Notebook实例时，计费停止。 Summary文件数据如果存放在OBS中，由OBS单
求请参见安装文件规范。 安装文件规范 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时 暂时不支持直接从github的源码中安装。 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。
1、在容器中使用ma-user用户， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate awq pip
1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate awq pip
M-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 cd llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型
1、在容器中使用ma-user用户， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate awq pip
Spore-Lite迁移路线进行介绍。使用ascend-vllm路线的迁移指导会在后续提供，您可以从上面的案例中下载相关代码并直接参考实现源码。 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
dir}/aigc_inference/torch_npu/，目录结构如下： 步骤五：下载ComfyUI代码并安装依赖 下载ComfyUI源码 从github下载ComfyUI代码并切换到0.2.2分支。 cd ${container_work_dir} git clone -c
/home_host/work/pipeline cd /home_host/work/pipeline 将onnx pipeline依赖的图生图源码“pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img.py”复制到该目录下，名称改为“pipeline_onnx
huaweicloud.com/home中，搜索pypi ，也可以查看“pip.conf”文件内容。 下载“torch*.whl ”文件。 在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。 torch-1
执行如下命令进入容器，并进入AutoAWQ目录下， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2
执行如下命令进入容器，并进入AutoAWQ目录下， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2
huaweicloud.com/home中，搜索pypi ，也可以查看“pip.conf”文件内容。 下载“torch*.whl ”文件。 在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。 torch-1
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