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文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ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
自助专属池网络打通：可以在ModelArts管理控制台自行创建和管理专属资源池所属的网络。如果需要在专属资源池的任务中访问自己VPC上的资源，可通过“打通VPC”来实现。 更加完善的集群信息：全新改版的专属资源池详情页面中，提供了作业、节点、资源监控等更加全面的集群信息，可帮助您及时了解集群现状，更好的规划使用资源。
文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ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
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由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build -t <镜像名称>:<版本名称>
文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ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
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精度不足（除去计算错误等BUG问题）所导致的模型收敛问题在整个模型收敛比例里面较低，但其影响会较大，所以，该问题需要引起重视。 而且，由于实现过程差异，不同硬件对于同样的计算过程，数值计算结果通常会有差异，比如GPU和CPU之间，GPU各版本之间，数值计算结果都有一定差异，在特定
\ git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build -t <镜像名称>:<版本名称>
（可选）自定义模型的代码文件，继承自PretrainedModel，包含实现自定义推理逻辑的代码。 configuration_xxx.py （可选）自定义配置的代码文件，继承自PretrainedConfig，包含实现自定义配置的逻辑代码。 父主题： 构建模型
写，如果需挂载SFS指定目录，则在子目录挂载处填写具体路径。 如果需要通过VS Code连接Notebook方式进行代码调试，则需开启“SSH远程开发”并选择密钥对，请参考VS Code连接Notebook方式介绍。 参数填写完成后，单击“立即创建”进行规格确认。 参数确认无误后
model_name, model_path) 初始化方法，适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path) 初始化方法，适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径（self
ndSpore-Lite迁移路线进行介绍。使用ascend-vllm路线的迁移指导会在后续提供，您可以从上面的案例中下载相关代码并直接参考实现源码。 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
##认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 ##本示例以AK和SK保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 #
参数 说明 “元模型来源” 选择“从训练中选择”。 在“选择训练作业”右侧下拉框中选择当前账号下已完成运行的训练作业。 “动态加载”：用于实现快速部署和快速更新模型。如果勾选动态加载，则模型文件和运行时依赖仅在实际部署时拉取。当单个模型文件大小超过5GB时，必须配置“动态加载”。
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build -t <镜像名称>:<版本名称>
由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build -t <镜像名称>:<版本名称>
-s / --service String 否 注册镜像的服务类型，NOTEBOOK或者MODELBOX，默认是NOTEBOOK。 可以输入多个值，如-s NOTEBOOK -s MODELBOX。 -rs / --resource-category String 否 注册镜像能够使用的资源类型，默认是CPU和GPU。
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