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pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM
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# 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 参考Step1 环境准备创建pod准备量化环境。 执行如下命令进入容器，并进入AutoSmoothQuant目录下 kubectl exec -it {pod_name}
yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl
# 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 参考Step1 环境准备创建pod准备量化环境。 执行如下命令进入容器，并进入AutoSmoothQuant目录下 kubectl exec -it {pod_name}
pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM
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# 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 参考Step1 环境准备创建pod准备量化环境。 执行如下命令进入容器，并进入AutoSmoothQuant目录下 kubectl exec -it {pod_name}
pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM
point：点。 polyline：折线。 @modelarts:from_type String 内置属性：三元组关系标签的起始实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to String 内置属性：重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut
将结合大模型时代能力进行全新升级，敬请期待。 ModelArts Standard数据管理支持多维度数据管理能力 数据集管理：提供数据集创建、数据预览、数据集版本管理等能力 数据标注：提供在线标注能力，包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景；提供图片智能标注方案
contigous()) 将版本回退至pytorch1.3。 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl
yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl
yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl
h5格式的模型导入到ModelArts中？ ModelArts导入模型时，如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数？ 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务，如何修改端口？ ModelArts平台是否支持多模型导入？ 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制？ ModelArts在线服务和批量服务有什么区别？
日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误
在推理代码所在的py文件中，指定日志输出到Console的默认级别为INFO级别，确保将对应级别的日志打印出来。参考代码如下： import log # 创建一个logger logger = log.getLogger(__name__) # 测试日志输出 logger.info("This is
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