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nt量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 参数定义和使用方式与vLLM0.5.0版本一致,此处介绍关键参数。详细参数解释请参见https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/vllm/engine/arg_utils.py。 步骤七
epoch) test(model, device, test_loader) 保存模型 # 必须采用state_dict的保存方式,支持异地部署 torch.save(model.state_dict(), "pytorch_mnist/mnist_mlp.pt") 推理代码
Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输。 如果预置脚本调用结果不符合预期,可以在容器实例中进行修改和迭代。 针对专属池场景 由于专属池支持SFS挂载,因此代码、数据的导入会更简单,甚至可以不用再关注OBS的相关操作。 可以直接把SFS的目录直接挂载到调试节点的"/mnt/sf
以下对resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了单机训练和分布式训练改造(DDP)的代码。直接执行代码为多节点分布式训练且支持CPU分布式和GPU分布式,将代码中的分布式改造点注释掉后即可进行单节点单卡训练。 训练代码中包含三部分入参,分别为训练基础参数、分布式参