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使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel,
配置后重启服务生效。 Matmul_all_reduce融合算子。 使用Matmul_all_reduce融合算子能提升全量推理性能；该算子要求驱动和固件版本为Ascend HDK 24.1.RC1.B011及以上，默认不开启。如需开启，配置以下环境变量： export USE_MM_ALL_REDUCE_OP=1
批量修改标签 功能介绍 批量修改标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/datasets/{dataset_
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac
W4A16量化 大模型推理中，模型权重数据类型（weight），推理计算时的数据类型（activation）和kvcache一般使用半精度浮点FP16或BF16。量化指将高比特的浮点转换为更低比特的数据类型的过程。例如int4、int8等。 模型量化分为weight-only量化
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。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表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。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表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
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iption 参数 是否必选 参数类型 描述 content_id 否 String 资产ID。 version_id 否 String 版本ID。 expired_at 否 String 超期时间。 表13 ExecutionBrief 参数 是否必选 参数类型 描述 execution_id
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。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表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。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表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b
供简单易用的模型开发工具链，支持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，显著降低了企业AI落地的成本与难度。 业界主流开源大模型覆盖全 MaaS集成了业界主流开源大模型，含Llama、Baichuan、Yi、Qwen、AIGC等模型系列，所有的模型均基于昇腾AI云服务进行全
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化，量化方法为per-group。 Step1 模型量化
自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是
人工标注视频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签，快速完成对视频的标注操作，也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelA
作。 如果勾选了“同时删除OBS源文件”，删除图片操作将删除对应OBS目录下存储的图片，此操作可能会影响已使用此源文件的其他数据集或数据集版本，有可能导致展示异常或训练/推理异常。删除后，数据将无法恢复，请谨慎操作。 父主题： 通过人工标注方式标注数据
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度，可以均衡标注多个类别，有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法，您可以针对您选中的数据，执行自动分组，提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b
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