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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。
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明中的参数lora1=/path/to/lora/adapter1/保持一致。 使用MME精度测评工具进行精度评测 MME数据集获取。 请用户自行获取MME评估集，将MME评估集上传至llm_tools/llm_evaluation/mme_eval/data/eval/目录中。
eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据进行训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的
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快捷键“win+R”，在“运行”窗口中输入“sysdm.cpl”，单击“确定”。 在“系统属性”中切换到“高级”页签，单击“环境变量”。 在“环境变量”的“用户变量”中鼠标左键双击“Path”，在“编辑环境变量”窗口单击“新增”，新增Python和pip的安装路径。安装路径需定位到Scripts文
W8A8量化 什么是W8A8量化 W8A8量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。 约束限制 支持SmoothQuant（W8A8）量化的模型列表请参见支持的模型列表。 激活量化支持动态per-token和静态per-tensor，支持非对称量化。
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