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kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1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
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 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
延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
en时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
(PTQ)方法,W8A8可实现8-bit权重、8-bit激活(W8A8)量化,引入平滑因子来平滑激活异常值,将量化难度从较难量化的激活转移到容易量化的权重上。 AWQ-W4A16:AWQ是一种大模型低比特权重的训练后量化(PTQ)方法,W4A16可实现4-bit权重、16-bit
和nvidia-fabricmanager等软件后,驱动程序可能已经正确配置,从而解决了这个问题。 硬件问题:如果GPU之间的NVLINK连接存在硬件故障,那么这可能会导致带宽受限。重新安装软件后,重启系统,可能触发了某种硬件自检或修复机制,从而恢复了正常的带宽。 系统负载问题:
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1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
延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
hQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
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创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档
thquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 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
en时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
OBS操作相关故障 读取文件报错,如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError:
发布模型到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外,还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上,供其他AI开发者使用,实现资产共享。 模型资产上架 登录AI Gallery,选择右上角“我的Gallery”。 在左侧“我的资产 > 模型”下,选择未发布的模型,单击模型名称,进入模型详情页。
发布镜像到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外,还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上,供其他AI开发者使用,实现资产共享。 镜像资产上架 登录AI Gallery,选择右上角“我的Gallery”。 在“我的资产 > 镜像”下,选择未发布的镜像,单击镜像名称,进入镜像详情页。
NPU推理指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite Dev
NPU预训练指导(6.3.912) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite Ser
需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel, W8A16 per-channel Step1 模型量化