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oAWQ源码。 cd llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers
transformers cd llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers
a-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下：
a-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下：
a-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下：
本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.5.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
您可以在图片上方或下方单击左右切换键，或者按键盘的左右方向键，选择其他图片，重复上述操作继续进行图片标注。如果一张图片有多个物体，您可以标注多处。 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加多个标签，且标签可选择不同颜色，方便识别。使用鼠标完成物体框选后，在弹出的对话框中，选择新的颜色，输入新的标签名称，即可添加一个新的标签。
a-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下：
a-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下：
transformers cd llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers
1、使用该量化工具，需要切换conda环境，运行以下命令。 conda activate awq 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 python examples/quantize.py --model-path
Qwen2.5-72B √ x Qwen2.5-32B √ √ 前提条件 在“我的模型”页面存在已创建成功的模型。 已准备好用于存放压缩后模型权重文件的OBS桶，OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。 创建压缩作业 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
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见配置访问授权章节。 工作空间 工作空间是ModelArts面向已经开通企业项目的企业客户提供的一个高阶功能，用于进一步将用户的资源划分在多个逻辑隔离的空间中，并支持以空间维度进行访问的权限限定。 在开通工作空间后，系统会默认为您创建一个“default”空间，您之前所创建的所有
起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。 一个账号最多可添加10个团队。 如果数据集需要启用团队标注功能，当前账号至少拥有一个团队。如果没有，请执行添加团队操作添加。 父主题：
低。 可以尝试使用其他Region（如北京四切换为上海一）。 如果有长期的资源使用诉求，可以购买独占使用的专属资源池。 专属资源池： 如有多个可用的专属资源池，可尝试选择其他较为空闲的资源池。 可清理当前资源池下的其他资源，如停止长时间不使用的Notebook。 在非高峰期时提交训练作业。
后有的节点没有复制完，其他节点进行torch.distributed.init_process_group()导致超时。 处理方法 如果是多个节点复制不同步，并且没有barrier的话导致的超时，可以在复制数据之前，先进行torch.distributed.init_proces
--parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如 128 128 2048 2048，数量需和--output-tokens的数量对应。 --output-tokens：输出长度，支持多个，如 128 2048 128
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