使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表1。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
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使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
wen/Qwen-VL-Chat", "SimSun.ttf")# if FONT_PATH is None: # if not os.path.exists("SimSun.ttf"): # ttf = requests.get("https://qianwen-res
wen/Qwen-VL-Chat", "SimSun.ttf")# if FONT_PATH is None: # if not os.path.exists("SimSun.ttf"): # ttf = requests.get("https://qianwen-res
境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作
Lite专属资源池列表,单击资源池名称,进入专属资源池详情页面。 在基本信息页面单击CCE集群,跳转到CCE集群详情页面。 在CCE集群详情页,选择左侧导航栏的“节点管理”,选择“节点”页签。 在节点列表,单击操作列的“更多 > 查看YAML”查看节点配置信息。 查看节点的yaml文件里“cce.kubectl
del_path}同时使用。 --use-v2-block-manager:vllm启动时使用V2版本的BlockSpaceManger来管理KVCache索引,如果不使用该功能,则无需配置。注意:如果使用投机推理功能,必须开启此参数。 --served-model-name:vllm服务后台id。
del_path}同时使用。 --use-v2-block-manager:vllm启动时使用V2版本的BlockSpaceManger来管理KVCache索引,若不使用该功能,则无需配置。注意:若使用投机推理功能,必须开启此参数。 --served-model-name:vllm服务后台id。
del_path}同时使用。 --use-v2-block-manager:vllm启动时使用V2版本的BlockSpaceManger来管理KVCache索引,如果不使用该功能,则无需配置。注意:如果使用投机推理功能,必须开启此参数。 --served-model-name:vllm服务后台id。
nci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1 docker tag swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1
文件,OBS接口不支持直接调用,需要分多个线程分段复制,目前OBS侧服务端超时时间是30S,可以通过如下设置减少进程数。 # 设置进程数 os.environ['MOX_FILE_LARGE_FILE_TASK_NUM']=1 import moxing as mox # 复制文件
python3 <<EOF import json import os def update_json(filename, server_id, container_ip): device_ips = os.getenv("ips_0").split() with
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