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${dockerfile_image_name}:在step5中,使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<
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换成Y空间中的样本。CycleGAN可以利用非成对数据进行训练。模型训练时运行支持两个输入,分别代表数据的原域和目标域,在训练结束时会生成所有原域向目标域迁移的图像。 图5 CycleGan算子 表3 CycleGan算子高级参数 参数名 默认值 参数说明 do_validation
切换Lite Server服务器操作系统 场景描述 Lite Server为一台弹性裸金属服务器,您可以使用BMS服务提供的切换操作系统功能,对Lite Server资源操作系统进行切换。本文介绍以下三种切换操作系统的方式: 在BMS控制台切换操作系统 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统
与云审计的关系 ModelArts使用云审计服务(Cloud Trace Service,简称CTS)记录ModelArts相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。CTS的更多信息请参见《云审计服务指南》。
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使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16
eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的
eagle 投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel
删除数据集 功能介绍 删除数据集,但不删除数据集的源数据。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}
eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的
同步数据集 功能介绍 从数据集输入位置同步数据至数据集,包含样本及标注信息。文本类数据集不支持此操作。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v
删除数据集标注版本 功能介绍 删除数据集标注版本。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/datasets/
删除团队标注任务 功能介绍 删除团队标注任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/datasets/{d
参数类型 描述 code 否 String 计费码。 period 否 String 计费时期。 queries_limit 否 Long 查询次数。 price 否 Float 价格。 响应参数 状态码: 201 表22 响应Body参数 参数 参数类型 描述 name String
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16