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ook中的环境变量中指定的“PYTHONPATH”进行覆盖,因此,还需要将te包所在的路径添加到PyCharm的“PYTHONPATH”中。 te包的路径通过“pip show te”查看,例如te包返回对应的路径为:“/usr/local/Ascend/nnae/5.0.3/c
载。 下载Gallery CLI配置工具包(本地) 如果是在本地服务器安装Gallery CLI配置工具,则参考本节将工具包下载至本地。 下载AI Gallery CLI安装包、校验文件。 单击链接,下载AI Gallery CLI安装包。 单击链接,下载AI Gallery CLI校验文件。
2k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。 预训练使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明:
error_code String 删除该模型失败的错误码。 model_id String 删除失败的模型id。 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/models/{model_id} 响应示例 状态码:200 删除成功或者失败的提示信息。
String 工作空间ID。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 请求示例 查询标注团队列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workforces 响应示例 状态码: 200 OK { "total_number"
用户名,当user_id为all-users时,显示为所有用户。 create_time Long 创建时间戳。 请求示例 查看授权列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/authorizations 响应示例 状态码:200 OK { "total_count"
如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0镜像保存任务为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
超参搜索算法的参数取值。 type String 超参搜索算法的参数类型。 请求示例 查询0代码超参搜索支持的搜索算法的信息。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/search-algorithms 响应示例 状态码:200 ok { "search_algo_count"
ts,创建为模型。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜像包,镜像包规范可参考创建模型的自定义镜像规范。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务:验证自定义镜像的API接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。
stable-diffusion套件 使用differusers (https://github.com/huggingface/diffusers)。 stable-diffusion-webui (https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)。
获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.905-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 如果没有软件下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像包 swr.cn-southwest-2
取值为auto。 model_id String 模型ID。 src_path String 批量任务输入数据的OBS路径,例如:“https://xxx.obs.myhwclouds.com/image/”。 req_uri String 批量任务中调用的推理路径,例如:“/”。
= OpenAI( api_key="您的 APIKEY", # 从MaaS控制台鉴权管理处获取。 base_url="https://infer-modelarts.cn-east-4.myhuaweicloud.com/v1/infers/xxxxxx/v1"
update_at Long 镜像最后更新的时间,UTC毫秒。 version_count Integer 镜像版本个数。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/images/group 响应示例 状态码:200 OK { "current"
参数 参数类型 描述 name String 资源指标的名称。 labels Object 资源指标的标签信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/metrics/runtime/pools 响应示例 状态码:200 OK。
进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。
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进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。
本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具