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使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor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：
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AI Gallery使用流程 AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
创建并管理工作空间 工作空间是白名单功能，如果有试用需求，请提工单申请权限。 背景信息 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 基于工作空间可以实现资源逻辑
数据集版本发布失败 出现此问题时，表示数据不满足数据管理模块的要求，导致数据集发布失败，无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求，检查您的数据，将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟O
查询数据集导入任务的详情 功能介绍 查询数据集导入任务的详情。 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 GET /v2/{project_id}/datase
查询数据集导入任务列表 功能介绍 分页查询数据集导入任务列表。 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 GET /v2/{project_id}/datase
SDXL&SD1.5 ComfyUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导（6.3.906） ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点，成功实现了工作流的精确定制和可靠复现
ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建，因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。
Controlnet训练 使用文本提示词可以生成一副精美的画作，然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型，也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度，使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet
剪枝 什么是剪枝 剪枝是一种大模型压缩技术的关键技术，旨在保持推理精度的基础上，减少模型的复杂度和计算需求，以便大模型推理加速。 剪枝的一般步骤是：1、对原始模型调用不同算法进行剪枝，并保存剪枝后的模型；2、使用剪枝后的模型进行推理部署。 常用的剪枝技术包括：结构化稀疏剪枝、半结构化稀疏剪枝、非结构化稀疏剪枝。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
获取用户绑定APP的api列表 功能介绍 获取用户绑定app的API列表。 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 GET /v1/{project_id}/
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