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sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建
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PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
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3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 查询团队标注的样本信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 查询智能标注的样本列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/auto-annotations/samples
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
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移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务,或者运行到自己的运行环境中。 MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎,后端对于昇腾有充分的适配,模型转换后可以在昇腾上获得更好的性能,配合丰富的适配工具链,降低迁移成本,该工具在推理迁移工作的预置镜像已安装,可在镜像中直
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源池详情。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name} { } 响应示例 状态码: 200 OK。
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909) FLUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) InternVL2基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
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Baichuan3-13B(PyTorch)基于DevServer训练指导 推理参考文档: 主流开源大模型(PyTorch)基于DevServer推理部署 AIGC,包名:ascendcloud-aigc Controlnet插件支持NPU推理(适配ComfyUI) Open-Clip模型昇腾适配