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数，格式和per-tensor静态量化所需的2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件一致，只需把每一层的量化系数修改为列表，列表的长度为kv的头数，列表中每一个值代表每一个kv头使用的量化系数。内容示例如下： 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下
下载地址：https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/tree/main （需登录） 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
数，格式和per-tensor静态量化所需的2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件一致，只需把每一层的量化系数修改为列表，列表的长度为kv的头数，列表中每一个值代表每一个kv头使用的量化系数。内容示例如下： 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
镜像支持的服务。枚举值如下： NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally Unique
3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
使用VS Code调试代码时不能进入源码 如果已有launch.json文件，请直接看步骤三。 步骤一：打开launch.json文件 方法一：单击左侧菜单栏的Run（Ctrl+Shift+D）按钮，再单击create a launch.json file。如下图所示： 方法二：单击上侧菜单栏中的Run
workflow_id 是 String 工作流的ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除Workflow工作流 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/f1642618-43eb-4ab1-a0b1-9cc584182c60
无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 DELETE https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms/2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7
project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据集 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id} 响应示例 状态码： 204 No
不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 获取代码并上传 上传推理代码AscendCloud-CV-6.3.910-xxx.zip到宿主机的工作目录中，包获取路径请参见表2。 上传代码到宿主机时使用的是root用户，此处需要在容器中执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。
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