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）和perchannel量化。 支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 步骤一：模型量化 可以在Huggingface开源社区获取量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。
configpath：为模型config文件的地址 basepath：为大模型权重地址 bs：为batch大小 其中，要获取模型config文件， 首先到https://github.com/SafeAILab/EAGLE/页找到对应eagle模型地址。 图1 EAGLE Weights
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压Asc
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其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 表2 支持的模型类型和权重获取地址 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/
2 服务调用 获取容器IP地址 在已启动的容器内，使用ifconfig命令获取容器IP，记为${container_ip_address}，本例中为172.17.0.7。若无效可使用ip addr，或者自行寻找其他方式获取到容器IP。 图5 使用ifconfig命令获取容器IP 使用容器IP启动服务
ster资源。 获取软件 获取插件代码包AscendCloud-6.3.906-xxx.zip中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip文件。获取路径：Support-E。 如果没有软件下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 代码包文件名中
问题现象 使用自定义镜像创建实例启动后，打开JupyterLab>新建Notebook，选不到kernel。 原因分析 自定义镜像的python环境没有注册。 解决方案 在Terminal里执行命令排查实例存在几个Conda环境。 conda env list 执行如下命令分别
性能调优总体原则和思路 PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用（OP-based），即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language（AscendCL）调用一个或几个亲和算子组合的形式，代替原有GPU的实现
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ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么？ 模型部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx
DEFAULT_CONDA_ENV_NAME=python-3.7.10 您可以使用Python命令启动训练脚本。启动命令示例如下： python /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/code/train.py 方式二：使用“conda env python”的绝对路径。
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压Asc
configpath：为模型config文件的地址 basepath：为大模型权重地址 bs：为batch大小 其中，要获取模型config文件， 首先到https://github.com/SafeAILab/EAGLE/页找到对应eagle模型地址。 图1 EAGLE Weights
configpath：为模型config文件的地址 basepath：为大模型权重地址 bs：为batch大小 其中，要获取模型config文件， 首先到https://github.com/SafeAILab/EAGLE/页找到对应eagle模型地址。 图1 EAGLE Weights
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