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一个自由灵活的AI应用创建方式，您可以基于AI Gallery上提供的基础能力，发挥您的创造力，通过自定义代码的形式，自由地构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app.py” AI应用运行文件“app.py”的代码示例如下。其中，加粗的代码为必须保留的内容。 import
选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”，用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长：不限制作业的运行时长，AI Ga
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
ux中的远程目录。 提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。 可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。
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性能调优 Profiling数据采集 使用Advisor工具分析生成调优建议 调优前后性能对比 父主题： Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优
考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1以内（计算公式：(47-46.6) < 1）认为NPU精度和GPU对齐。NPU和GPU的
ved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 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
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购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NP
资源进行手动续费的操作。 所有需手动续费的资源都可归置到“手动续费项”页签，具体操作请参见如何恢复为手动续费。 手动续费资源。 单个续费：在资源页面找到需要续费的资源，单击操作列的“续费”。 图1 单个续费 批量续费：在资源页面勾选需要续费的资源，单击列表左上角的“批量续费”。
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llama2-13b/saved_models/ 目录下查看转换后的权重文件。 权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
libnccl2 2.14.3 nccl-test v.2.13.6 docker 20.10.23 RoCE路由配置 支持 GP Vnt1裸金属服务器支持的镜像详情 Vnt1规格在北京四、北京一和上海一虽然规格相同，但是产品的配置、发布时间都存在很大差异，因此镜像不能共用。 镜像名称：Ubuntu-18
考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46.6）和GPU打分结果（mmlu取值47）进行对比，误差在1以内（计算公式：(47-46.6) < 1）认为NPU精度和GPU对齐。NPU和GPU的
String 用户在运营平台选择的折扣信息。 os.modelarts/service.console.url 否 String 订购订单支付完成后跳转的url地址。 os.modelarts/order.id 否 String 订单id，包周期资源创建或者计费模式变更的时候该参数必需。 表5
aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比，查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
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