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运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供: python3 e
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将上一步中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供: python3 e
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供: python3 e
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
自定义镜像的python环境没有注册。 解决方案 在Terminal里执行命令排查实例存在几个Conda环境。 conda env list 执行如下命令分别切换到对应环境查看是否有ipykernel包。 conda activate base # base替换为实际使用的python环境
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供: python3 e
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串,导致推理异常 解决措施,以下两种方法任选其一: 更新transformes和tokenizers版本
0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串,导致推理异常 解决措施,以下两种方法任选其一: 更新transformes和tokenizers版本
称”,单击“确定”完成创建,选择创建的文件夹。 文件夹名称不能包含以下字符 : \/:*?"<>|。 文件夹名称不能以英文句号(.)或斜杠(/)开头或结尾。 文件夹的绝对路径总长度不能超过1023字符。 任何单个斜杠(/)表示分隔并创建多层级的文件夹。 图2 新建文件夹 父主题:
0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串,导致推理异常 解决措施,以下两种方法任选其一: 更新transformes和tokenizers版本
LlamaFactory 多模态模型 ModelArts针对以下主流的多模态模型进行了基于昇腾NPU的适配工作,可以直接使用适配过的模型在NPU上进行推理或训练。 表3 多模态模型基于Ascend-vLLM框架的推理 支持模型 支持模型参数量 应用场景 软件技术栈 指导文档 internVL2