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0-cann_8.0.rc3-py_3.10-hce_2.0.2406-aarch64-snt9b-20240910150953-6faa0ed 从SWR拉取。 约束限制 推理需要单机单卡。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevSer
可以在Huggingface开源社区获取AWQ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。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
可以在Huggingface开源社区获取AWQ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。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
aigc_inference/torch_npu/comfyui/a82fae2/comfyui_ascend_node文件夹复制到该目录下。 进入到获取的aigc_inference/torch_npu/diffusers/0_21_2/ascend_diffusers目录下进行安装。
获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip到容器的工作目录${container_work_dir}中，包获取路径请参见表2。 Step4 准备训练环境 下载权重。从HuggingFace下载Qwen-VL-Chat，或将您已下载的权重文件上传
|──ModelLink/ # ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 父主题：
获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip到容器的工作目录${container_work_dir}中，包获取路径请参见表2。 步骤四 准备训练环境 下载权重。从HuggingFace下载Qwen-VL-Chat，或将您已下载的权重文件上传到
PretrainedConfig.from_pretrained(dir) # 从目录中加载序列化对象（本地或者是url），配置文件为dir/config.json PretrainedConfig.save_pretrained(dir) # 将配置实例序列化到dir/config.json “PretrainedModel”：预训练模型的基类
|──ModelLink/ # ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 父主题：
获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip到容器的工作目录${container_work_dir}中，包获取路径请参见表2。 Step4 准备训练环境 下载权重。从HuggingFace下载Qwen-VL-Chat，或将您已下载的权重文件上传
|──ModelLink/ # ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 父主题：
CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型，用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型,在机器和人类评估方面都有很大的优势。
输入数据的格式必须为csv格式，有效数据行数必须大于100行。列数必须小于200列，数据总大小不能超过100MB。 上传OBS操作步骤： 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。
P地址、资源标签等关键字搜索节点。 支持导出Standard资源池的节点信息到Excel表格中，方便查阅。勾选节点名称，在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”，在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 在节点列表页面中
同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是： 观察数据标注节点，待数据标注节点变为橙色即为“等待操作”状态。双击数据标注节点，打开数据标注节点的运行详情页面，单击“继续运行”。 在弹出的窗口中，单击“确定”，工作流会开始继续运行。当工作流运行到“服务部署”节点，状态
0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241112192643-c45ac6b 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2
数据输入支持的标注格式不同，ModelArts目前支持的标注格式及其说明请参见不同类型数据集支持的功能列表。 从AI Gallery下载数据 当用户没有准备数据时，可以从AI Gallery上下载数据创建数据集。选择“AI Gallery”并选中列表中的一个资产。 下载至OBS桶
0-linux-amd64.tar.gz -C /usr/bin/ # 查看是否安装成功 nerdctl -v 安装buildkit工具。buildkit是从Docker从公司开源出来的下一代镜像构建工具，支持OCI标准的镜像构建，nerdctl需要结合buildkit一起使用。buildkit由两部分组成：
下： prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 model_prefill_latency（模型计算首token时延）：服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency（平均增量toke
prune -ks 1 使用ma-cli image register命令注册SWR镜像到ModelArts镜像管理 调试完成后，使用ma-cli image register命令将新镜像注册到ModelArts镜像管理服务中，进而在能够在ModelArts中使用该镜像。 $ma-cli
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