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调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 dataset identity,alpaca_en_demo 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据（可选）配置dataset_info.json文件，并将数据集存放于dataset_info
如果是基于其他开源，需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如： 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。 使用了哪个huggingface的模型 （例如digiplay/majicMIX_realistic_v6）。 如果有预处理，后处理
获得灵活的、更高性价比的算力资源。当购买了套餐包，在使用公共资源池运行任务时，将会优先抵扣套餐包的配额，超出当前套餐包的额度或使用时段，将自动转为按需收费。 关于套餐包的约束限制、资源包抵扣顺序和套餐包余量预警请参见套餐包。 购买操作如下： 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
本章节介绍如何使用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 ├── ascend_aut
作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍，AI应用创建后，将展示在AI应用页签上，方便其他用户了解与使用。 支持0~100个字符。
ModelArts为用户提供了标注数据的能力： 人工标注：用户创建单人标注作业，对数据进行手工标注。 智能标注：在标注一定量的数据情况下，用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注，提高标注的效率。 团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对于不同类型的数据，用户可
–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
service结构 参数 参数类型 描述 service_id String 服务ID。 service_name String 服务名称。 description String 服务描述。 tenant String 服务归属租户。 project String 服务归属项目。 owner String
本章节介绍如何使用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 ├── ascend_aut
本章节介绍如何使用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 ├── ascend_aut
方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、使用该量化工具，需要切换conda环境，运行以下命令。 conda create --name
更为合理的。 理论配比计算方法 配比模型 将整个PD分离系统看做生产消费模型，P实例生产KV，PD之间传输KV，D实例消费KV，三者组成Pipeline完成大模型推理。当三者中任一速率低并成为瓶颈，就会产生请求堆积，进而影响整体的吞吐量和时延。请求增加输入长度降低Prefill生
–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
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并行文件系统，并确保OBS并行文件系统与ModelArts在同一区域。在Notebook中启动MindInsight时，Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。 Step3 启动MindInsight 在开发环境的JupyterLab中打开MindInsight。
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
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home/mind/model路径下。 --tensor-parallel-size：并行卡数。 --hostname：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config
所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
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