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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
大规模分布式训练能力，加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验 开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地
在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以llama2-13B为例（权重文件可能变化，以下仅为举例）：
如下优点： 利用云服务的资源使用便利性，可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像，可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集，且已经适配到最新的版本可以直接使用。 开发者可以通过浏览器入口一Notebook方式访问，也可以通过VSCode远程开发的模式直接接入
在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以llama2-13B为例（权重文件可能变化，以下仅为举例）：
单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优，注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在该
据。控制台上传无需工具下载或多余配置，在少量数据上传时，更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多，建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。OBS Browser+是一个比较常用的图形化工具，支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。
建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中
建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中
建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中
调试、训练推理框架。 AI平台层提供端到端的AI开发工具链，支持开发者一站式完成模型开发和上线，并提供高效的资源管理能力，支持自动化故障恢复，提升AI模型开发、训练、上线全流程效率。 AI开发工具链层提供端到端的大模型开发工具链，支持主流优质开源大模型“开箱即用”，提供大模型开发
误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
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 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 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（6.3.908）
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）
误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
使用kubectl工具。 若通过内网使用kubectl工具，需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击连接信息下kubectl后的“配置”按钮，根据界面提示使用kubectl工具。 图11 通过内网使用kubectl工具 通过公网使用kubectl工具，可以将k
PyCharm Toolkit使用 安装ToolKit工具时出现错误，如何处理？ PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时，出现错误 为什么无法启动训练？ 提交训练作业时，出现xxx isn't existed in train_version错误 提交训练作业报错“Invalid
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