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3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tqdm pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch pip install -i https://pypi
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
project_id 是 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 无 响应参数 无 请求示例 删除数据集 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id} 响应示例 状态码： 204 No
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 无 请求示例 如下删除服务ID为xxxxxx的模型服务为例。 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/services/xxxxxx 响应示例 状态码：200 删除服务成功 { } 状态码
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
bert-base-chinese https://huggingface.co/google-bert/bert-base-chinese/resolve/main/pytorch_model.bin wget -P bert-base-chinese https://huggingface
per-token量化 per-tensor静态量化场景 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
$ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidi
r”已重命名为“learning_rate”，在训练代码中必须写成“learning_rate”才能调用成功。keras官方文档请参见https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0。 处理方法 将训练代码里的参数名称“
按照在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件？配置，即会在连接远端时自动安装，减少等待时间。 方法三：VS Code官网排查方式https://code.visualstudio.com/docs/remote/troubleshooting 小技巧（按需调整远端连接的相关参数）：
version_id 是 String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据集标注版本 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/versions/{version_id}
workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除团队标注任务 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/{workforce_task_id}
project_id 是 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 无 响应参数 无 请求示例 同步数据集 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/sync-data 响应示例 无
String TMS标签的key。 value 否 String TMS标签的value，非必填。 响应参数 无 请求示例 DELETE https://endpoint/v2/{project_id }/modelarts-trainJob/{training_job_id}/tags/delete
请求示例 如下以删除实例ID为“6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e”的实例为例。 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/demanager/instances/6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e
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