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path目录。参数grad_level可取值L0、L1、L2，级别越大导出的数据越详细。更多详细参数说明请参考参数说明。 监控逻辑插入训练脚本。 from msprobe.pytorch import PrecisionDebugger debugger = Precision
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step6 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step6 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
配置后重启服务生效。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介
| grep net.ipv4.ip_forward Step3 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step4 获取推理基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参考镜像版本。 docker pull {image_url}
如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化、使用SmoothQuant量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
https://gitee.com/ascend/msit.git 进入到msit/msmodelslim的目录；并在进入的msmodelslim目录下，运行安装脚本install.sh。 cd msit/msmodelslim bash install.sh 执行install过程会下载依赖包，因此需要确保能够访问到pip源。
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： --model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
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在部署为在线服务时，您可以开启支持APP认证功能。或者针对已部署完成的在线服务，您可以修改服务，开启支持APP认证功能。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署 > 在线服务”，进入在线服务管理页面。 开启支持APP认证功能。 在部署为在线服务时，即“部署
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step6 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
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5-7b-sft-4096-lora-313T-20241028_164746-npu_info-0.txt，打印训练过程中AICORE利用率 执行性能比较脚本 进入test-benchmark目录执行命令: benchmark-cli performance <cfgs_yaml_file> --baseline
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"type" : 0, "property" : { } } ], "source" : "https://test-obs.obs.xxx.com:443/image/aifood/%E5%86%B0%E6%BF%80%E5%87%8C/36502.jpg?Acc
"manifest_path" : "/test-obs/classify/output/dataset-f9e8-gfghHSokody6AJigS5A/annotation/V002/V002.manifest", "data_path" : "/test-obs/classify/outpu
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