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Gallery社区的Notebook案例，使用的资源是ASCEND的，“Run in ModelArts”跳转到CodeLab，就可以使用昇腾卡进行训练。 也支持切换规格 父主题： CodeLab
方法一：检查VS Code网络是否正常。在VS Code插件市场上搜索ModelArts-HuaweiCloud，如果显示如下则网络异常，请切换代理或使用其他网络。 操作完成后再次执行搜索，若显示如下则网络正常，请回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。
对text_encoder等模型提升效果不大，性能主要瓶颈点在unet模型中，主要对unet模型做调优，整体的操作步骤如下： 转换前先清理缓存，避免转换时的影响。 # shell # 删除已有的aoe知识库，或者备份一份。 rm -rf /root/Ascend/latest/data/aoe
awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
o_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。 本案例中，若用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，
Arts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，
Arts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，
Arts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
o_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite Convertor，支持onnx、pth、tensorflowLite多种类型的模型转换，转换后的模型可直接运行在MindSpore运行时后端，用于昇腾推理。 精度性能检查工具 Benchmark精度检查工具，可以转换模型后执行推理前，使用其对MindSpore
o_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
调测需要的运行环境与工具链。 模型适配：针对昇腾迁移模型必要的转换和改造。 模型准备，导出和保存确定格式的模型。 转换参数准备，准备模型业务相关的关键参数。 模型转换，包含模型转换、优化和量化等。 应用集成。 针对转换的模型运行时应用层适配。 数据预处理。 模型编排。 模型裁剪。
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
tailor支持动态分档转换功能，需要指定配置文件路径，需要注意即便有配置文件，只要是动态模型就需要指定--input_shape参数。 --input_shape 指定模型转换的shape。 string 否 - 固定shape模型转换可以不填，动态模型转换必填。 --output_path
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