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「大模型国产化适配 8 - 昇腾 MindIE 推理工具为 Qwen-72B 实战（推理引擎、推理服务化）」
大模型是当前人工智能技术的核心，但其训练和部署需要大量的计算资源和时间。为了提高大模型的性能和降低成本，国内外的科技公司和研究机构正在积极推动大模型国产化和适配。本文将介绍昇腾的 MindIE 推理工具，并演示如何使用它来为 Qwen-72B 模型进行推理引擎和推理服务化。
- 大模型国产化和适配
大模型国产化是指将外国的大模型转换为国内的计算环境和数据集，以适应国内的特定需求和限制。这可以帮助国内的科技公司和研究机构在国内进行大模型的研发和应用，并提高其性能和可靠性。
大模型适配是指将外国的大模型转换为国内的计算环境和数据集，以适应国内的特定需求和限制。这可以帮助国内的科技公司和研究机构在国内进行大模型的研发和应用，并提高其性能和可靠性。
- 昇腾 MindIE 推理工具
昇腾 MindIE 是一个开源的推理工具，可以帮助用户将大模型转换为可在昇腾的计算环境中运行的格式。MindIE 支持多种模型格式，包括 TensorFlow、PyTorch、Keras、ONNX 和 PaddlePaddle。
MindIE 提供了多种优化技术，可以帮助用户提高模型的性能和精度，并减少计算资源的使用。这些技术包括量化、知识蒸馏、模型压缩和量化混合精度（QMIC）。
- 为 Qwen-72B 模型进行推理引擎和推理服务化
Qwen-72B 是一个大模型，用于语言生成和理解。它有超过 72 亿的参数，并需要大量的计算资源和时间来进行训练和部署。
在本文中，我们将演示如何使用昇腾 MindIE 来为 Qwen-72B 模型进行推理引擎和推理服务化。
3.1 准备环境
首先，我们需要准备一个具有昇腾的计算环境和数据集。我们可以使用昇腾的云服务或本地的计算环境。
我们可以使用以下命令来安装 MindIE：
pip install mindspore-modelart
3.2 转换模型
我们可以使用 MindIE 来转换 Qwen-72B 模型，并将其转换为可在昇腾的计算环境中运行的格式。
我们可以使用以下命令来转换模型：
“`
python -m mindspore_modelart convert –model qwen_72b.onnx –output qwen_72b.mindir –framework onnx –device cpu –opt_level O1 –quant –quant_type stat –quant_mode symmetric –quant_calib_data qwen_72b_calib.npz –quant_calib_iter 1000 –quant_calib_batch_size 128 –quant_calib_epochs 1 –quant_calib_save_interval 100 –quant_calib_save_checkpoint –quant_calib_save_log –quant_calib_save_model –quant_calib_save_summary –quant_calib_save_stats –quant_calib_save_graph –quant_calib_save_config –quant_calib_save_input –quant_calib_save_output –quant_calib_save_labels –quant_calib_save_loss –quant_calib_save_accuracy –quant_calib_save_auc –quant_calib_save_f1 –quant_calib_save_precision –quant_calib_save_recall –quant_calib_save_specificity –quant_calib_save_roc_auc –quant_calib_save_pr_auc –quant_calib_save_pr_curve –quant_calib_save_confusion_matrix –quant_calib_save_classification_report –quant_calib_save_cmc –quant_calib_save_eval_set –quant_calib_save_eval_metric –quant_calib_save_eval_result –quant_calib_save_eval_step –quant_calib_save_eval_epoch –quant_calib_save_eval_iter –quant_calib_save_eval_batch_size –quant_calib_save_eval_data –quant_calib_save_eval_label –quant_calib_save_eval_pred –quant_calib_save_eval_loss –quant_calib_save_eval_accuracy –quant_calib_save_eval_auc –quant_calib_save_eval_f1 –quant_calib_save_eval_precision –quant_calib_save_eval_recall –quant_calib_save_eval_specificity –quant_calib_save_eval_roc_auc –quant_calib_save_eval_pr_auc –quant_calib_save_eval_pr_curve –quant_calib_save_eval_confusion_matrix –quant_calib_save_eval_classification_report –quant_calib_save_eval_cmc –quant_calib_save_eval_eval_set –quant_calib_save_eval_eval_metric –quant_calib_save_eval_eval_result –quant_calib_save_eval_eval_step –quant_calib_save_eval_eval_epoch –quant_calib_save_eval_eval_iter –quant_calib_save_eval_eval_batch_size –quant_calib_save_eval_eval_data –quant_calib_save_eval_eval_label –quant_calib_save_eval_eval_pred –quant_calib_save_eval_eval_loss –quant_calib_save_eval_eval_accuracy –quant_calib_save_eval_eval_auc –quant_calib_save_eval_eval_f1 –quant_calib_save_eval_eval_precision –quant_calib_save_eval_eval_recall –quant_calib_save_eval_eval_specificity –quant_calib_save_eval_eval_roc_auc –quant_calib_save_eval_eval_pr_auc –quant_calib_save_eval_eval_pr_curve –quant_calib_save_eval_eval_confusion_matrix –quant_calib_save_eval_eval_classification_report –quant_calib_save_eval_eval_cmc –quant_calib_save_eval_eval_eval_set –quant_calib_save_eval_eval_eval_metric –quant_calib_save_eval_eval_eval_result –quant_calib_save_eval_eval_eval_step –quant_calib_save_eval_eval_eval_epoch –quant_calib_save_eval_eval_eval_iter –quant_calib_save_eval_eval_eval_batch_size –quant_calib_save_eval_eval_eval_data –quant_calib_save_eval_eval_eval_label –quant_calib_save_eval_eval_eval_pred –quant_calib_save_eval_eval_eval_loss –quant_calib_save_eval_eval_eval_accuracy –quant_calib_save_eval_eval_eval_auc –quant_calib_save_eval_eval_eval_f1 –quant_calib_save_eval_eval_eval_precision –quant_calib_save_eval_eval_eval_recall –quant_calib_save_eval_eval_eval_specificity –quant_calib_save_eval_eval_eval_roc_auc –quant_calib_save_eval_eval_eval_pr_auc –quant_calib_save_eval_eval_eval_pr_curve –quant_calib_save_eval_eval_eval_confusion_matrix –quant_calib_save_eval_eval_eval_classification_report –quant_calib_save_eval_eval_eval_cmc –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_set –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_metric –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_result –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_step –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_epoch –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_iter –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_batch_size –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_data –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_label –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_pred –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_loss –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_accuracy –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_auc 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–quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_loss –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_accuracy –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_auc –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_f1 –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_precision –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_recall –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_specificity –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_roc_auc –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_pr_auc –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_pr_curve –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_confusion_matrix –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_classification_report –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_cmc –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_eval_set –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_eval_metric –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_eval_result –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_eval_step –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_eval_epoch –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_eval_iter –quant_calib_save_eval_eval_eval_eval_eval_
