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mpressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install
cuda版本不一致。 处理方法 编译环境的cuda版本与训练环境不一致，训练作业运行就会报错。例如：使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包，在cuda版本为9.0训练环境中tf-1.12训练会报该错。 编译环境和训练环境的cuda版本不一致时，可参考如下处理方法：
mpressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install
ef9c3b56.parquet 如果在准备数据章节已下载数据集，此处无需重复操作。 SFT全参微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集，数据处理一次即可，训练时可以共用。 数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式
打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中，选择一个实例，单击右侧的打开进入“JupyterLab”页面。 图1所示图标，为JupyterLab的Git插件。 图1 Git插件 克隆GitHub的开源代码仓库 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyter
3.904） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于Latent Diffusion（潜在扩散）模型，应用于文生图场景。对于输入的文字，它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入，然后和一个随机高斯噪声，一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后，最终模型将输出和文字相关的图像。
transformers Trainer 和 DeepSpeed。 数据准备 要准备微调数据，您应该将每个样本制定为一个字典，其中包含一个 ID、一个图像路径（或图像列表）和一个对话列表。然后，将数据样本保存在 JSON 文件中。 对于视觉语言任务，您必须提供占位符（例如<image>
must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080) 执行代码，执行后如下图所示，会部署一个在线服务，该容器即为服务端。 python
ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么？ 模型部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx.xxx.com/v1/
针对已完成调测的API，可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态，否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API，可使用HTTPS协议访问。ModelArts提供了SDK用于调用在线服务API
&& \ pip install ipykernel==6.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple && \
三方开源源码 git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git git clone https://github.com/huggingface/transformers.git git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM
Windows：C:\Users\{{user}} macOS/Linux: Users/{{user}} 密钥对在用户第一次创建时自动下载，之后使用相同的密钥时不会再有下载界面（请妥善保管），或者每次都使用新的密钥对。 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH开发，具体参见创建Notebook实例。 Step4
三方开源源码 git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git git clone https://github.com/huggingface/transformers.git git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM
如果挂载了GPU，则会安装nvidia-docker2，用以将GPU挂载到docker容器中。 制作自定义镜像 这一节描述如何编写一个Dockerfile，并据此构建出一个新镜像在Notebook创建实例并使用。关于Dockerfile的具体编写方法，请参考官网。 查询基础镜像（第三方镜像可跳过此步骤）
03引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 训练数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
03引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 训练数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
03引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 训练数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
03引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 训练数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
据查询时间。除固定查询时间外的其他panel，都会应用该数据查询时间范围。 增加新panel 图8 新增一个panel 单击右上角的'+'图标，即可新增一个panel。 新增一个panel后，即可在其中查询相应的数据。将数据源和资源池进行如下的相应选择，即可应用当前DashBoard的对应配置。
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