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Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend:
#tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── llama2-13B-chat-hf |── model #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── llama2-13B-chat-hf
使用ma-cli obs-copy命令复制OBS数据 使用ma-cli obs-copy [SRC] [DST]可以实现本地和OBS文件或文件夹的相互复制。 $ma-cli obs-copy -h Usage: ma-cli obs-copy [OPTIONS ] SRC
检查summary目录是否存在其他文件，如有请删除。 检查summary目的文件是否过大（比如大于5GB），如果有请减小summary。 父主题： OBS操作相关故障
#tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── llama2-13b-hf |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── llama2-13b-hf
#tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── llama2-13b-hf |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── llama2-13b-hf
传，后续操作步骤中会提示 ├── llama2-13b-hf |── tokenizers #tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示
本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate
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动创建并上传，后续操作步骤中会提示 ├── llama2-13b-hf |── tokenizers #tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示
#tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── llama2-13b-hf |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── llama2-13b-hf
基于昇腾、Dockerhub官网等官方开源的镜像制作，开源镜像需要满足如下操作系统约束： x86：Ubuntu18.04、Ubuntu20.04 ARM：Euler2.8.3、Euler2.10.7 Ubuntu20.04.6可能有兼容性问题，请优先使用低于该版本的操作系统。 不满足以上镜像规范，所制作的镜像使
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