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myhuaweicloud.com".format(region_name) self.headers = {"Content-Type": "application/json", "X-Auth-Token": self.get_proj
"value" : "ucb", "type" : "String" }, { "key" : "kappa", "value" : "2.5", "type" : "Float" }, { "key"
--tokenizer-type GPT2BPETokenizer \ --merge-file gpt2-merges.txt \ --append-eod \ --workers 8 若发生如下“np.float”报错，按照报错提示修改为“float”即可。 图1 预处理数据报错
面向AI开发零基础的用户，您可以使用ModelArts在AI Gallery中预置的模型、算法、数据、Notebook等资产，零代码完成AI建模和应用。 如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型，并在线使用模型进行预测，您可以参考使用ModelArts
packages=packages # 依赖包集合, 定义格式参考下文关于packages的定义 ) dependencies.append(dependency1) package参数组的定义格式 SDK提供了Packages类对其定义，packages为list，list中的元组对象是Packages。
使用数据处理的数据扩增功能后，新增图片没有自动标注 物体检测支持扩增后的图片自动标注，图像分类暂不支持。 父主题： Standard数据管理
求时将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小12M以内，12M以上的请求请使用Token认证。 APP认证：在请求头部消息增加一个参数即可完成认证，认证方式简单，永久有效。 ModelArts支持通过以下几种方式调用API访问在线服务（案例中均以HTTPS请求为例）：
资源ID，也就是服务ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 该字段内容填为“application/json;charset=utf8。 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取
cn-north-1.myhuaweicloud.com/v1/{project_id}/services Content-Type: application/json X-Auth-Token: ABCDEFJ.... 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证：https://bbs
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
模型准备，导出和保存确定格式的模型。 转换参数准备，准备模型业务相关的关键参数。 模型转换，包含模型转换、优化和量化等。 应用集成。 针对转换的模型运行时应用层适配。 数据预处理。 模型编排。 模型裁剪。 精度校验。 精度对比误差统计工具。 自动化精度对比工具。 网络结构可视化工具。
pip介绍及常用命令 pip常用命令如下： pip --help#获取帮助 pip install SomePackage==XXXX #指定版本安装 pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
batch_num, keep_checkpoint_max=35) # append_info=[{"epoch_num": cur_epoch_num}],mindspore1.3及以后版本会支持append_info参数，保存当前时刻的epoch值 ckpoint_cb =
code_dir 否 String 算法的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。 boot_file 否 String 算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command 否
code_dir 否 String 算法的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。 boot_file 否 String 算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command 否
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