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创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目录中。代码目录结构如下。精度测试使用到的mmlu和ceval数据集已经提前打包在代码中。 benchmark_eval ├──apig_sdk
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
过程，包括Finetune训练和LoRA训练。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本，请参考获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Re
创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
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kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
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增加AppCode 功能介绍 为指定API网关应用创建新的AppCode，只有APP的创建用户才可以创建AppCode，且只有共享/专享版APIG的APP才能创建AppCode。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自
删除AppCode 功能介绍 删除指定API网关应用的指定的AppCode，只有APP的创建用户才可以删除AppCode，且只有共享/专享版APIG的APP才支持AppCode。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自
重置AppCode 功能介绍 重置指定API网关应用的指定的AppCode，只有APP的创建用户才可以重置AppCode，且只有共享/专享版APIG的APP才支持AppCode。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0.0版本中，Stable Diffusion的五个模型的精度都能够保证一致性，但是在最新的2.1.0版本中，会出现text_encoder模型精度不一致的情况。该问题后续会发布补丁进行修复。 父主题：
创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s)
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