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conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件，如果机器无法访问huggingface网站，则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def _split_generators(self, dl_manager):
在Workflow中更新已部署的服务 场景介绍 大部分场景下的工作流都是第一次运行部署新服务，后续进行模型迭代时，需要对已部署的服务进行更新。因此需要在同一条工作流中，同时支持服务的部署及更新能力。 编写工作流 基于编写工作流代码示例的场景案例进行改造，代码编写示例如下： from
ModelArts的API或SDK支持模型下载到本地吗？ ModelArts的SDK支持哪些安装环境？ ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件，算内网还是公网？ 调用API提交训练作业后，能否绘制作业的资源占用率曲线？ 如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id？ 使用SDK如何查看旧版专属资源池列表？
--model ${model_path}：模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。
查询支持的镜像列表 功能介绍 根据指定条件分页查询满足条件的所有镜像。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/images
Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 实例重新启动后，Notebook内安装的插件丢失 VS Code中查看远端日志 打开VS Code的配置文件settings.json VS Code背景配置为豆沙绿 VS Code中设置远端默认安装的插件 VS Code中把本地的指定插件安装到远端或把远端插件安装到本地
ma-cau-adapter，ma-cli命令将不支持创建算法工程，无法在Notebook中基于已有算法工程进行资产（数据、模型权重、算法文件）安装、模型开发、训练和推理部署等任务。如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。 父主题：
资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.t4u8。 count 是 Integer 规格保障使用量。 maxCount 是 Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs 否 Array of PoolNodeAz objects 资源池中节点的AZ信息。 nodePool
报错日志 从上图报错日志判断，预测失败是模型推理代码编写有问题。 解决方法 根据日志报错提示，append方法中缺少必填参数，修改模型推理代码文件“customize_service.py”中的代码，给append方法中传入合理的参数。 如需了解更多模型推理代码编写说明，请参考模型推理代码编写说明。
max_model_len is greater than the drived max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模
使用SmoothQuant量化工具转换权重 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
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/AutoAWQ-0.2.5 export PYPI_BUILD=1 pip install -e . 需要编辑“examples/quantize.py”文件，针对NPU进行如下适配工作，以支持在NPU上进行量化。 添加import。 import torch_npu from torch_npu
dels/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中：modelFile指定生成的mindir模型文件；device指定运行推理的设备。其他用法请参考benchmark文档。 测试结果如下所示： 图1 测试结果 父主题： 性能调优
训练输入（参数名称：）下载失败，失败原因： [worker-0] 正在安装Python依赖包，导入文件： [worker-0] [耗时： 秒] Python依赖包安装完成，导入文件： [worker-0] 训练作业开始运行 [worker-0] 训练作业运行结束，退出码 [worker-0]
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
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