检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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
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
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
OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下,否则无法选择到该OBS路径。 准备资源池 在ModelArts Studio大模型即服务平台进行模型调优、压缩或部署时,需要选择资源池。MaaS服务支持专属资源池和公共资源池。 专属资源池:专属资源池不与其他用户共享,资源更可控。在使用专属资源池之前,您
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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