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详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加
面列举的原始工具MS Convertor、Benchmark和msprof。使用指导详见AIGC工具tailor使用指导。 模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite Convertor，支持onnx、pth、tensorflowLite多种类型的模型转换，转换后的模型可直
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，
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详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，
i_precision_compare_details_{timestamp}.csv文件的API详细达标情况。 详细工具的使用指导请参考离线预检和在线预检介绍。 父主题： Msprobe工具使用指导
然后单击“确定”。 当数据完成标注后，您还可以进入“已标注”页签，对已标注的数据进行修改。 基于音频修改 在标注作业详情页面，单击“已标注”页签，然后在音频列表中选中待修改的音频（选择一个或多个）。在右侧标签信息区域中对标签进行修改。 修改标签：在“选中文件标签”区域中，单击操
ython，在下拉列表中单击“Install”进行安装。 图8 安装云端Python插件 如果安装云端的Python插件不成功时，建议通过离线包的方式安装。具体操作请参见安装远端插件时不稳定，需尝试多次。 Step4 云上环境依赖库安装 在进入容器环境后，可以使用不同的虚拟环境，
vllm_ppl.py 里是ppl的配置项。由于离线执行推理，消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts 数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数
vllm_ppl.py 里是ppl的配置项。由于离线执行推理，消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts 数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数
m/vllm_ppl.py 里是ppl的配置项。由于离线执行推理，消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size，推理时传入的prompts数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用ppl时必须为True tp_size，使用推理的卡数
标注物体检测数据 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应
vllm_ppl.py 里是ppl的配置项。由于离线执行推理，消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts 数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数
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