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kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 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
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化,必须在GPU环境 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。
Lite Cluster使用前必读 Lite Cluster使用流程 Lite Cluster高危操作一览表 不同机型的对应的软件配套版本
Lite Server使用前必读 Lite Server使用流程 Lite Server高危操作一览表 Lite Server算力资源和镜像版本配套关系
原来已经建立的链接依然有效, 当链接关闭后失效;新打开建立的链接只允许当前设置的IP进行访问。 此处的IP地址,请填写外网IP地址。如果用户使用的访问机器和华为云ModelArts服务的网络有隔离,则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”获取,而不是使用ipconfig或ifconfig/ip命令在本地查询。
训练输出路径被其他作业使用 问题现象 在创建训练作业时出现如下报错:操作失败!Other running job contain train_url: /bucket-20181114/code_hxm/ 原因分析 根据报错信息判断,在创建训练作业时,同一个“训练输出路径”在被其他作业使用。 处理方法
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表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
这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见。如果需要对委托授权的权限范围进行精确控制,可以参考本章节进行MaaS服务的定制化委托授权。 本章节主要介绍如何给IAM用户下的子用户配置更细粒度的权限。 前提条件 给用户组授权之前,请先了解用户组可以添加的使用ModelArts及其依赖
致上传失败。 方式二:打开OBS File Browser选择OBS文件路径,然后单击“上传”,开始上传文件。 图4 上传OBS文件 异常处理 提示文件上传失败,有以下三种常见场景。 异常场景1 图5 文件上传失败 可能原因: OBS路径没有设置为具体的文件路径,设置成了文件夹。
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 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。
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 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。
执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 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
在JupyterLab中创建定时任务 ModelArts Notebook支持创建定时任务。本文档介绍了如何创建定时任务、一键运行Notebook文件,从而提高工作效率。 功能亮点 一键运行:允许用户一键运行Notebook文件,无需逐个执行Cell。 定时任务调度:允许用户设置
执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 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
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 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。
AI处理器专属) 字节(Byte) >0 NA NA NA AI处理器HBM内存使用量 ma_container_npu_hbm_usage_bytes 昇腾系列AI处理器HBM内存使用量(昇腾snt9 AI处理器专属) 字节(Byte) >0 NA NA NA AI处理器HBM内存利用率
执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 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
s数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型,该模型以其他列的数据为输入,以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “
https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求: 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下: 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下,执行命令sudo
)下均可以使用。目前,提供的MoXing Framework功能中主要包含操作OBS组件,即下文中描述的mox.file接口。 Moxing主要使用场景为提升从OBS读取和下载数据的易用性,适配对象为OBS对象桶,对于OBS并行文件系统部分接口可能存在问题,不建议使用。生产业务代码开发建议直接调用OBS