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cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集) pip install -e .
cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集) pip install -e .
}, { "label": "batch_size", "value": "32" } ], "spec_id": 1, "dataset_id": "38277e62
响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码 error_msg String 具体错误信息 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/a55eba18-1ebf-4e9a
https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/create { "tags" : [ { "key" : "test", "value
-35ff-4cc9-9624-935c37dabe47", "instance_id" : "{\"model_id\":\"7d795a48-e646-43b0-b4cb-759454acaf2b\"}", "step_name" : "model_step",
{ e.printStackTrace(); } } } “body”由具体文本格式决定,此处以json为例。
print(url) body = { "os-change": { "adminpass": "@Server", "imageid": "40d88eea-6e41
" : "/test-obs/classify/output/dataset-f9e8-gfghHSokody6AJigS5A/data/", "inner_log_path" : "/test-obs/classify/output/dataset-f9e8-gfghHSokody6AJigS5A
# 卸载 NetworkManagre-config-server rpm -e NetworkManager-config-server # 重启 NetworkManager 服务 systemctl restart NetworkManager 父主题: Lite Server
/AutoAWQ-0.2.5 export PYPI_BUILD=1 pip install -e . 需要编辑“examples/quantize.py”文件,针对NPU进行如下适配工作,以支持在NPU上进行量化。 添加import。
2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/create { "tags" : [ { "key" : "test", "value
2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
获取路径:Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
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/AutoAWQ-0.2.5 export PYPI_BUILD=1 pip install -e . 需要编辑“examples/quantize.py”文件,针对NPU进行如下适配工作,以支持在NPU上进行量化。 添加import。
当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
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