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/pile-val", split="validation") 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 pip install transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export
解决方案 找到.ssh文件夹。一般位于“C:\Users”,例如“C:\Users\xxx”。 “C:\Users”目录下的文件名必须和Windows登录用户名完全一致。 右键单击.ssh文件夹,选择“属性”。然后单击“安全”页签。 单击“高级”,在弹出的高级安全设置界面单击“禁用继承”,
r}}\.ssh或者downloads;Mac/Linux: Users/{{user}}/.ssh或者downloads)目录下根据密钥名称查找密钥文件。 如果找到则直接使用该密钥打开新窗口并尝试连接远程实例,此时无需选择密钥。 图7 远程连接Notebook实例 如果未找到会弹出选择框,请根据提示选择正确的密钥。
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Files\OpenSSH-xx”(路径中包含ssh可执行exe文件)添加到环境系统变量中。 重新打开CMD,并执行ssh,结果如下图即说明安装成功,如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口,开启防火墙22端口号,在CMD执行以下命令: netsh advfirewall firewall
Files\OpenSSH-xx”(路径中包含ssh可执行exe文件)添加到环境系统变量中。 重新打开CMD,并执行ssh,结果如下图即说明安装成功,如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口,开启防火墙22端口号,在CMD执行以下命令: netsh advfirewall firewall
标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成,且不超过32位的字符串。 如您将已标注好的文本文件上传至OBS桶,请按照如下规范上传。 要求将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,如标注对象文件名为“COMMENTS_114745.txt”,那么标注文件名为“COMMENTS_114745_result
解采用哪种计费模式才是最具性价比的方式。 计费构成分析 基于此案例,可详细计算出按需计费和包年/包月两种不同的计费模式的消费情况。 此案例中的单价仅为示例,且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 在使用ModelA
A050104 GPU 显存 ECC错误到达64次。 通过nvidia-smi -a查询到Retired Pages中,Single Bit和Double Bit之和大于64。 A050148 GPU 其他 infoROM告警。 执行nvidia-smi的返回信息中包含“infoROM
etName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶,请按照如下规范上传。 图像分类数据集要求将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,例如标注对象文件名为“10.jpg”,那么标注文件的文件名应为“10.txt”。 数据文件存储示例:
W8A8量化 什么是W8A8量化 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。 约束限制 支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表。 激活量化支持动态per-token和静态per-tensor,支持非对称量化。
弹性集群Lite Cluster资源池 弹性节点Server资源池 包括vCPU、GPU和NPU。 ModelArts提供了包年/包月的AI专属资源池,包括Standard资源池、弹性集群Lite Cluster资源池和弹性节点Server资源池 假设您计划购买包年/包月的Standard专属
Name/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶,请按照如下规范上传。 物体检测数据集要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应。例如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745
当Notebook实例不再需要时,调用删除Notebook实例接口删除实例。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目ID和名称、获取帐号名和帐号ID和获取用户名和用户ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST
perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。
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