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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/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
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/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
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所需要的算力资源和工具链，以及具体的Notebook代码运行示例和最佳实践，并对于实际的操作原理和迁移流程进行说明，包含迁移后的精度和性能验证、调试方法说明。 核心概念 推理业务昇腾迁移整体流程及工具链 图1 推理业务昇腾迁移整体路径 推理业务昇腾迁移整体分为七个大的步骤，并以完整工具链覆盖全链路：
专属资源池类型归一：不再区分训练、推理专属资源池。如果业务允许，您可以在一个专属资源池中同时跑训练和推理的Workload。同时，也可以通过“设置作业类型”来开启/关闭专属资源池对特定作业类型的支持。 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
如下以查询作业ID为10的可视化作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs/10 响应示例 成功响应示例 { "duration": 33000, "service_url": "https://console.huaweicloud
并将下述内容写入其中。 # 容器镜像构建主机需要连通公网 # 基础容器镜像, https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/CUDA # # https://docs.docker.com/develop/develop-images
并将下述内容写入其中。 # 容器镜像构建主机需要连通公网 # 基础容器镜像, https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/CUDA # # https://docs.docker.com/develop/develop-images
22[e1000] via P2P/IPC 解决方案2 在程序开头设置“os.environ["NCCL_NET_GDR_LEVEL"] = '0'”关闭使用GDR，或者寻找运维人员将机器添加GDR。 问题现象3 NCCL信息中报出Got completion with error 12, opcode
三方开源源码 git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git git clone https://github.com/huggingface/transformers.git git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM
metrics) trainer.save_state() print('Start to evaluate') # 在验证集上做准确性评估 eva_metrics = trainer.evaluate() trainer.log_metrics("eval"
80 使用HTTP协议访问网站。 POP3 110 使用POP3协议接收邮件。 IMAP 143 使用IMAP协议接收邮件。 HTTPS 443 使用HTTPS协议访问网站。 SQL Server 1433 SQL Server的TCP端口，用于供SQL Server对外提供服务。 SQL
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 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/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
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，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
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error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/app-auth/{service_id}/apis { "workspace_id"
见表3。 per-tensor静态量化场景 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/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
workflow_id 是 String 工作流的ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除Workflow工作流 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/f1642618-43eb-4ab1-a0b1-9cc584182c60
index-url = https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple trusted-host = repo.huaweicloud.com timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud
下载地址：https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/tree/main （需登录） 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
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