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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。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
thQuant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。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
果您是卖家则需要完成实名认证并进行华为云云商店入驻。 如果您是卖家，您可以在云商店查看自己售卖的商品是否上架成功。在云商店右上方单击“卖家中心 > 进入卖家中心”，选择“商品管理 > 我的商品”查看在售卖的商品。 如果您是买家，您可以在云商店搜索、购买商品，已经购买的商品将展示在“云商店
dataset.create_label_task(task_name="obj_detection_task", task_type=1, description="label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_name 是 String 标注任务的名称。
= Environment("tensorflow_mlp_mnist") cd = CondaDependencies.create(pip_packages=["tensorflow==1.13.1", "Pillow>=8.0.1"],
登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”，进入“节点 ”列表页面。 打开“查看所有”按钮，查看所有Server实例。 此时如果显示需要配置委托，请联系您的账号管理员为您配置委托权限，详细操作参考配置ModelaArts委托。
ers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.43.2 其它模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.45.0 pip install tokenizers==0.20.0 使用原始hf权重的tokenizer
ers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.43.2 其它模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.45.0 pip install tokenizers==0.20.0 使用原始hf权重的tokenizer
信息。 单击“提交”，AI Gallery的运营人员将会审核您的申请，后续您可以在“我的Gallery > 合作伙伴”里查看审核进展以及审核结果。 图1 查看审核进度 父主题： 合作伙伴
一般情况下，onnx模型推理的结果可以认为是标杆数据，单独替换某个onnx模型为MindSpore Lite模型，运行得到的结果再与标杆数据做对比，如果没有差异则说明pipeline的差异不是由当前替换的MindSpore Lite模型引入。 如果有差异，则说明当前模型与原始onnx的结果存在差异。依次单独替
(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 设置GPTQC
(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 设置GPTQC
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local path ma-cli obs-copy obs://your-bucket/copy-data/test.zip ./test.zip # Download OBS directory to local path ma-cli obs-copy obs
配置完成后，单击“确认”提交扩缩容任务。 在“扩缩容服务”对话框，单击“确定”。 在“我的服务”页签，单击服务名称，进入服务详情页，可以查看修改后的实例数是否生效。 父主题： 管理我的服务
workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 emails 是 String 团队成员的邮箱。
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 标注团队描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 workforce_name 是 String
单击主题名称“操作”列的“添加订阅”。订阅成功后，一旦满足告警条件，那么就会收到通知。 选择合适的协议，如邮件，短信等，并填写终端，如邮件地址，手机号等。单击确认。 此时订阅总数中会出现一条记录，但是处于未确认的状态。 收到邮件后单击“订阅确认”。 此时该订阅记录将处于已确认的状态。
import argparse import torch import torch.multiprocessing as mp parser = argparse.ArgumentParser(description='ddp demo args') parser.add_argument('--world_size'
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