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cli是Hugging Face官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download meta-l
pip常用命令如下： pip --help#获取帮助 pip install SomePackage==XXXX #指定版本安装 pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本 其他命令请使用pip --help命令查询。
NotebookApp deleteNotebookApp 切换CodeLab规格 NotebookApp updateNotebookApp 训练作业支持审计的关键操作列表 表3 训练作业支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建训练作业 ModelArtsTrainJob c
ModelArts Studio大模型即服务平台已预置非量化模型与AWQ-W4A16量化模型的模型模板。 非量化模型可以支持调优、压缩、部署等操作。 量化模型仅支持部署操作。当需要获取SmoothQuant-W8A8量化模型时，则可以通过对非量化模型进行模型压缩获取。
其他函数相关说明 } ] // chat.completions 其他参数 ) 应用示例 示例一：在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 示例二：通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 父主题： 通过Function
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
otebook中权重路径；如果服务部署在生产环境中，该参数为本地模型权重路径。 --served-model-name：仅在以openai接口启动服务时需要该参数。如果服务部署在Notebook中，该参数为Notebook中权重路径；如果服务部署在生产环境中，该参数为服务启动脚本run_vllm
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"exec format error" 常见场景为使用自定义镜像创建作业时选择的资源类型和规格错误。例如，自定义镜像是ARM CPU架构，应选用NPU规格的资源，却使用X86 CPU/X86 GPU规格的资源。 父主题： 训练作业运行失败
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK
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Cluster节点池：为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点，ModelArts支持通过节点池来管理节点。节点池是集群中具有相同配置的一组节点，一个节点池包含一个节点或多个节点，您可以创建、更新和删除节点池。 管理Lite Cluster节点：节点是容器集群组成的基本元
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