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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
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
的文件。 处理方法 读取文件报错，您可以使用Moxing将数据复制至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型，进行读取。请参见读取“json”文件、读取“npy”文件、使用cv2库读取文件和在MXNet环境下使用torch包。 读取文件报错，您可
请严格遵照版本配套关系使用本文档。 Finetune训练使用单机8卡资源。 Lora训练使用单机单卡资源。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称
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
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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--output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'
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ipeline_onnx_stable_diffusion_img2img.py”，其中${diffusers}表示diffusers包的安装路径，可以通过pip进行查看。 # shell pip show diffusers 修改代码依赖 新建并进入/home_host/work/pipeline目录。
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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
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duleNotFoundError: No module named 'tyro'" 错误截图： 报错原因：未指定tyro依赖包版本，导致安装依赖为最新0.9.0版本导致与其他依赖冲突 解决措施：任务前容器内更新'tyro'版本为0.8.14或以下版本 pip install tyro==0
duleNotFoundError: No module named 'tyro'" 错误截图： 报错原因：未指定tyro依赖包版本，导致安装依赖为最新0.9.0版本导致与其他依赖冲突 解决措施：任务前容器内更新'tyro'版本为0.8.14或以下版本 pip install tyro==0
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mistral-7b 说明： 当前版本不支持推理量化功能（W4A16，W8A8） 主流开源大模型（PyTorch）基于DevServer推理部署 AIGC，包名：AscendCloud-3rdAIGC SDXL模型： Fine-tuning微调支持Standard及DevServer模式
在“我的Gallery > 我的资产 > 算法 > 我的订阅”页面单击该算法名称查看预览代码。 如果开放代码可以选择修改“许可证类型”。 单击许可证类型后面的感叹号可以了解许可证详情。 编辑完成后单击“保存”完成修改。 图5 编辑代码 发表评论 请确保开启了邮箱通知。 在“AI
当数据集使用完成或不再使用时，调用删除数据集接口删除数据集。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已经准备好数据源，例如存放在OBS的“/test-obs/classify
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