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msmodelslim-quick-quant
提供 msModelSlim 的通用快速量化指引,包含安装、最简 YAML 配置与基础执行校验。适用于用户询问 msmodelslim 安装、快速量化、配置 yaml、linear_quant 或 minmax 基础参数时。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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提供 msModelSlim 的通用快速量化指引,包含安装、最简 YAML 配置与基础执行校验。适用于用户询问 msmodelslim 安装、快速量化、配置 yaml、linear_quant 或 minmax 基础参数时。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
当用户需要部署 msmodeling optix 服务化自动寻优工具时使用。负责安装与验证。
当首次使用 msmodeling optix 的用户需要根据硬件、模型、负载和优化目标推荐 MindIE/vLLM 寻优参数、搜索范围、benchmark 侧字段或 config.toml 片段时使用。
指导并自动化完成昇腾 NPU 上 MindSpeed-LLM 训练的 Profiling 数据采集。支持配置并运行带 Profiling 的模型训练,包括 CPU 采集、内存采集、不同采集级别(level0/level1/level2)和自定义 step 范围。生成的 Profiling 数据可用 MindStudio Insight 进行性能分析。当用户需要在模型训练中采集 Profiling 数据、进行训练性能分析、或执行 性能数据采集/Profiling采集 时触发。触发关键词:profiling、性能分析、性能数据采集、Profiling采集、训练框架profiling、MindSpeed-LLM profiling。
指导并自动化完成昇腾 NPU 上 MindSpeed-MM 模型训练的 Profiling 数据采集。通过识别训练脚本,自动找到配置文件并启用内置 Profiler,支持静态采集(指定起止 step)和动态采集(运行时动态开关),支持 Megatron 引擎(tools.json)和独立 FSDP2 引擎(YAML)两种配置方式。生成的 Profiling 数据可用 MindStudio Insight 进行性能分析。当用户需要在多模态模型训练中采集 Profiling 数据、进行训练性能分析、或执行 性能数据采集/Profiling采集 时触发。触发关键词:profiling、性能分析、性能数据采集、Profiling采集、多模态训练profiling、MindSpeed-MM profiling。
Skill for analyzing communication performance bottlenecks and detecting slow/fast rank issues in Ascend NPU systems. Use this skill whenever you need to analyze communication efficiency, data transfer bottlenecks, or identify slow/fast rank problems using profiling data.
用于分析Ascend NPU系统中计算性能瓶颈的技能,专注于算子效率和计算优化
| name | msmodelslim-quick-quant |
| description | 提供 msModelSlim 的通用快速量化指引,包含安装、最简 YAML 配置与基础执行校验。适用于用户询问 msmodelslim 安装、快速量化、配置 yaml、linear_quant 或 minmax 基础参数时。 |
msmodelslim${MODEL_PATH}、${SAVE_PATH}、${MODEL_TYPE}、${CONFIG_PATH}。linear_quant 基础配置。gate 模块一般不量化,默认应排除。msmodelslim quant --helppython -c "import msmodelslim"apiversion: "modelslim_v1"
spec:
process:
- type: "linear_quant"
qconfig:
act:
scope: "per_token"
dtype: "int8"
symmetric: false
method: "minmax"
weight:
scope: "per_channel"
dtype: "int8"
symmetric: true
method: "minmax"
include: ["*"]
exclude: ["*.gate"]
save:
- type: "ascendv1_saver"
part_file_size: 4
linear_quant 参数说明见 reference/linear_quant.md。
msmodelslim quant \
--model_path ${MODEL_PATH} \
--save_path ${SAVE_PATH} \
--device npu \
--model_type ${MODEL_TYPE} \
--config_path ${CONFIG_PATH} \
--trust_remote_code True
save_path 下生成量化结果文件。linear_quant 处理过程。