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下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
nce_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>：训练模型名，如qwen2-7b <run_type>：训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full、lora-8k：8192-lora、full-8k：8192-full】
下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
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root # copy MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz to docker image RUN tar xzvf MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64
mgPipeline 模型初始化 使用MindSpore Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息，然后构建推理模型，获取输入数据，模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示： # base_mslite_demo.py import mindspore_lite
GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
--configFile=config.ini 注意：推理应用开发时，需要使用模型的Resize功能，改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite
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表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 grants 否 Array of grants objects 训练作业使用的数据集。不可与data_url或dataset_id/dataset_version_id同时使用。 auth_type 否 String 授
A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
Notebook提示磁盘空间已满 问题现象 在使用Notebook时，提示磁盘空间已满：No Space left on Device。 在Notebook执行代码时，出现如下报错，提示：Disk quota exceeded。 原因分析 在JupyterLab浏览器左侧导航删除
NPU推理指导（6.3.912） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） Llama2 Llama2-7b Llama2-13b Llama2-70b 推理
付”、“版本”、“限制”和“评论”等信息。 在详情页面单击“订阅”。 如果订阅的是非华为云官方资产，则会弹出“温馨提示”页面，勾选并阅读《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》后，单击“继续订阅”才能继续进行模型订阅。 Workflow被订阅后，详情
运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如，在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池，训练作业创建成功后，支持在训练时访问SFS中的数据。 专属资源池支持自定义物理节点运行环境相关的能力，例如GPU/Ascend驱动的自助升级，而公共资源池暂不支持。 专属资源池有什么能力？
A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中，支持通过远端文件地址下载文件。 要求：远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时，可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
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