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SD基础模型的官网下载地址。 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors https://huggingface.c
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-
f1:F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。
签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 查询数据处理任务版本的结果展示 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id}/versions/{version_id}/results
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-
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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-
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-
--calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst,注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs
dspore pip install mindspore==1.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple # 在Py
--calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup,注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/
dataset createAutoGroupingTask 创建自动部署任务 dataset createAutoDeployTask 导入样本到数据集 dataset importSamplesToDataset 创建数据集标签 dataset createLabel 更新数据集标签
dataset createAutoGroupingTask 创建自动部署任务 dataset createAutoDeployTask 导入样本到数据集 dataset importSamplesToDataset 创建数据集标签 dataset createLabel 更新数据集标签
说明用户输入了有效的仓库地址,同时给出该仓库下所有的分支供选择,选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。 GitHub开源仓库地址:https://github.com/jupyterlab/extension-examples 图3 输入有效的GitHub开源仓库地址 Clone仓库的过程中会将进度展示出来。
的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。
的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。
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确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头:Content-Type →application/json