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llama2-70b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface
执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
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执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
--model-path:原始模型权重路径。 --quantize-model:体现此参数表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时,不体现此参数 --generate-scale:体现此参数表示会生成量化系数,生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系
--model-path:原始模型权重路径。 --quantize-model:体现此参数表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时,不体现此参数 --generate-scale:体现此参数表示会生成量化系数,生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系
--model-path:原始模型权重路径。 --quantize-model:体现此参数表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时,不体现此参数 --generate-scale:体现此参数表示会生成量化系数,生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系
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填写Token描述并选择权限,选择私有仓库访问权限,单击“Generate token”生成Token。 复制生成的Token到编译构建服务即可。 Token生成后,请及时保存,下次刷新页面将无法读取,需要重新生成新Token。 注意填写有效的Token描述信息,避免误删除导致构建失败。 无
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27.so Error: Missing required dependencies. Please refer to our FAQ https://aka.ms/vscode-remote/faq/old-linux for additional information. 原因分析
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如何删除预置镜像中不需要的工具 预置的基础镜像中存在cpp、gcc等调试/编译工具,如果您不需要使用这些工具,可以通过运行脚本删除。 创建一个run.sh脚本文件,文件中的代码内容如下。然后在容器中执行sh run.sh命令运行脚本。 #!/bin/bash delete_sniff_compiler()
上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件,把第27行:t_mul=1. 注释掉。
见产品介绍。 ModelArts提供了REST(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用API。 同时ModelArts还提供多种编程语言的SDK供您使用,SDK的使用方法请参见ModelArts
安装VS Code软件 VS Code下载方式: 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求: 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下:
String 数量单位(中文)。 name_en String 工作空间ID,系统生成的32位UUID,不带橫线。默认的工作空间id为'0'。 unit_en String 数量单位(英文)。 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/works