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解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
6b为例。 模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 若需要部署量化模型,请参考推理模型量化在Notebook中进行权重转换,并将转换后的权重上传至OBS中。 权重文件夹不要以"model"命名,若以"model"命名会导致后续创建AI应用报错。 推理启动脚本run_vllm
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
排查/home/ma-user/.ssh目录权限是否为755/750,不是该权限请修改。 连接时如果报错密钥无权限,排查密钥是否为自己的密钥(可能使用了重名密钥),请更换密钥后重新连接实例。 本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查:Host必须放在每组配置的第一行,作为每组配置的唯一ID。
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排查/home/ma-user/.ssh目录权限是否为755/750,不是该权限请修改。 连接时如果报错密钥无权限,排查密钥是否为自己的密钥(可能使用了重名密钥),请更换密钥后重新连接实例。 本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查:Host必须放在每组配置的第一行,作为每组配置的唯一ID。
标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像,后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统一镜像中的安装包更齐全,详细信息可以参见推理基础镜像列表。 推荐将旧版镜像切换为统一镜像,旧版镜像后续将会逐渐下线。 待下线的基本镜像不再维护。 统一镜像Runtime的命名规范:<AI引擎名字及版本> - <硬件及版本:cpu或cuda或cann>
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
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模型({0})为自动学习模型,无法转换 自动学习模型没法进行转换。 500 ModelArts.3048 Model({0}) is being imported and cannot be converted. 模型({0})状态未正常,无法转换 等待模型状态变为正常后再进行转换。 500 ModelArts
将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下: 将原始表格数据(.xlsx)另存。单击“文件>另存为”,选择本地地址后,下拉选择“保存类型”为“CSV (逗号分隔)(*.csv)”单击“保存”,在弹窗中,单击“确定”后就可以将.xlsx格式数据集转换为.csv格式。 表格数据集对训练数据的要求:
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
├──awq # W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。