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from_pretrained(model_id, device_map="auto", quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个
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ddp_train(device_id): # create model and move it to GPU with id rank model = ToyModel().to(device_id) ddp_model = DDP(model, device_ids=[device_id])
e-Instruct" 2）若量化Deepseek-V2-236B模型，请将num_gpus改为8； device_map = calculate_offload_device_map( MODEL_ID, reserve_for_hessians=True,
space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device” OOM导致训练作业失败 常见的磁盘空间不足的问题和解决办法 父主题： 训练作业
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算子下发即NPU空转的场景，如果存在，则CPU侧算子下发存在瓶颈。 图1 Host算子下发和Device算子执行 综上所述，性能优化的总体原则为：减少Host算子下发时间、减少Device算子执行时间。 训练代码迁移完成后，如存在性能不达标的问题，可参考下图所示流程进行优化。建议
file（RTF）文件路径。 ASCEND_DEVICE_ID：逻辑device_id，例如单卡训练，该值始终为 0。 RANK_ID：可以理解为训练作业级的device逻辑（顺序）编号。 RANK_SIZE：根据RTF中device的数目设置该值，例如“4 * snt9b”，则该值即为4。
"lspci | grep acce > {npu_log_path}/Device-info.log\n" \ "echo {echo_npu_device_log}\n" \
"param/learning_rate" : 0.05512301741232006 }, "0.0625", "tensor(0.0754, device='cuda:0', requires_grad=True)", "ae544174", "2", "0.0625" ], [ "True"
cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡，GPU算力为-gencode
cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡，GPU算力为-gencode
server_index = index if server["device"]: device_count = len(server["device"]) # RANK_TABLE_FILE文件中，节点总数量为0，表示未获取到节点
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