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kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 per-tensor静态量化场景 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。
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 per-tensor静态量化场景 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。
#只支持int8,表示kvint8 per-token量化 per-tensor静态量化场景 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。
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 per-tensor静态量化场景 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。
参考使用自定义算法构建模型(手写数字识别)。 更多入门实践,请参考《ModelArts入门实践》章节。如果您有其他疑问,您也可以通过华为云社区问答频道来与我们联系探讨。
华为云EI基于AI和大数据技术,通过云服务的方式提供开放可信的平台。 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自ModelArts服务的技术牛人,为您解决技术难题。
2)版本的PyCharm专业版工具,推荐Windows版本,社区版或专业版均可,请单击PyCharm工具下载地址获取工具并在本地完成安装。 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境,仅限PyCharm专业版。 使用PyCharm ToolKit提交训练作业,社区版和专业版都支持。
TCP/IP端口。 Oracle 1521 Oracle通信端口,弹性云服务器上部署了Oracle SQL需要放行的端口。 MySQL 3306 MySQL数据库对外提供服务的端口。 Windows Server Remote Desktop Services 3389 Wind
模型:结构实现和社区一致,Huggingface模型开箱即用,同时可以快速适配新模型。 调用:提供高性能算子下发和图模式两种方案,兼顾性能和灵活性。 特性:服务调度、特性实现和社区一致,针对昇腾硬件做亲和替换和优化。 接口:离线SDK、在线OpenAI Server和社区完全一致,无缝迁移。
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;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
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;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
I应用,确保镜像可以正常启动,并可以在本地curl通返回预期内容。 镜像中配置的端口错误 模型可以正常启动,但是因为镜像中启用的端口非8080,或者镜像启用的端口与创建模型时配置的端口不一致,导致部署服务时register-agent无法与模型通信,超过一定时间后(最长20分钟)认为模型启动失败。
ch_ddp_npu.sh”。其中,启动脚本的完整代码请参见代码示例。 (可选)启用ranktable动态路由 如果训练作业需要使用ranktable动态路由算法进行网络加速,则可以联系技术支持开启集群的cabinet调度权限。同时,训练作业要满足如下要求才能正常实现ranktable动态路由加速。
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;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
per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;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
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;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
h64-linux/ascend_toolkit_install.info 如果未安装,则需要从官网下载相关软件包,其中社区版可以直接下载(下载地址),商用版是权限受控,仅华为工程师和渠道用户有权限下载(下载链接)。 安装CANN Toolkit,注意替换包名。 chmod 700
254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 Ascend-vLLM版本 本方案支持vLLM的v0.6.3版本。 镜像版本 本方案中用到的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像
ReadWriteMany:读写方式(默认值) 表14 auto_stop字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 enable Boolean 是否开启自动停止功能。 duration Integer 运行时长,单位为秒。 prompt Boolean 是否需要再次弹框提醒,提供给console使用。
支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 步骤一:模型量化 可以在Huggingface开源社区获取量化后的模型权重;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。 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 Aut