概述

使用说明

在大模型推理过程中，会使用模型量化、数据落盘（dump）、精度比对（compare）和性能调优等工具，以完成大模型推理的问题定位。

• 模型量化：是一种模型压缩技术，它通过减少模型权重、激活的数值、表示的精度来降低模型的存储和计算需求。通常会将高位浮点数转换为低位定点数，从而直接减少模型权重的体积。模型量化工具的输入为能够正常运行的模型和数据，输出为一个可以使用的量化权重和量化因子。
• 数据落盘（dump）：dump工具提供加速库模型推理过程中产生的中间数据的dump能力，落盘的数据用于进行后续的精度比对。
• 精度比对（compare）：compare工具具有一键式精度比对功能，支持快速实现推理场景的整网精度比对。
• 性能调优：性能调优工具用于采集和分析运行在昇腾AI处理器上的AI任务各个运行阶段的关键性能指标，用户可根据输出的性能数据，快速定位软、硬件性能瓶颈，提升AI任务性能分析的效率。

环境准备

• 部署开发环境，可参见《MindIE安装指南》的“安装MindIE > 方式一：镜像部署方式”章节内容部署。
• 安装msit工具包，安装过程请参见msit工具安装文档进行安装，推荐使用源代码安装方式。
• 安装msModelSlim软件，请参见msModelSlim网站下载msModelSlim软件包进行安装。
• 安装大模型推理精度工具，请参见大模型推理精度工具进行安装。
• 安装Ascend-cann-toolkit软件包，请参考安装CANN。
• 安装MindStudio Insight工具，请参见《MindStudio Insight工具用户指南》中的“安装与卸载”章节，选择合适的环境进行安装。