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模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion:
SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换,则删除该环境变量。转换的Hugging
SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换,则删除该环境变量。转换的Hugging
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AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel, W8A16
SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换,则删除该环境变量。
请排查是否将数据下载至“/cache”目录下,GPU规格资源的每个节点会有一个“/cache”目录,空间大小为4TB。并确认该目录下并发创建的文件数量是否过大,占用过多存储空间会出现inode耗尽的情况,导致空间不足。 请排查是否使用的是GPU资源。如果使用的是CPU规格的资源,“/
NFS文件系统对象,在一个Volume对象中,nfs、pacific、pfs同时只能配置一个 否 NFS pacific pacific文件系统对象,在一个Volume对象中,nfs、pacific、pfs同时只能配置一个 否 Placeholder pfs OBS并行文件系统对
载链接下载数据集。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://<
描述 id String 服务器资源id。 type String DevServer服务器类型。枚举值如下: BMS:裸金属服务器 ECS:弹性云服务器 HPS:超节点服务器 hps_id String 服务器所属的超节点资源id。 表4 Endpoints 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips
描述 id String 服务器资源id。 type String DevServer服务器类型。枚举值如下: BMS:裸金属服务器 ECS:弹性云服务器 HPS:超节点服务器 hps_id String 服务器所属的超节点资源id。 表4 Endpoints 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips
据集发布操作后,在此指定路径下,按数据集版本,生成相关目录。包含ModelArts中使用的Manifest文件(包含数据及标注信息)。详细文件说明可参见数据集发布后,相关文件的目录结构说明。 查看步骤 在ModelArts管理控制台,进入“数据管理>数据集”。 选择需查看数据集,
Ascend软件包AscendCloud-AIGC-*.zip文件上传到容器的/home/ma-user目录下。获取路径:Support网站。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件,解压后将里面指定文件与对应Wave2Lip文件进行替换。 cd /home/ma-user unzip
AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel, W8A16
SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换,则删除该环境变量。转换的Hugging
R的目录中。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 模型参数设置规定: TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置:TP×PP×CP的值要被NPU数量(word_size)整除。
_DIR的目录中。 对于ChatGLMv3-6B、GLMv4-9B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 模型参数设置规定: TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置:TP×PP×CP的值要被NPU数量(word_size)整除。
SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换,则删除该环境变量。
SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换,则删除该环境变量。
SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。若不需要自动转换,则删除该环境变量。