搜索_华为云

Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 - AI开发平台ModelArts

Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错问题现象使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。原因分析可能是Conda网络不通，请使用pip install命令安装。解决方法执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 故障排除 > 开发环境 > 环境配置故障
使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） > 推理模型量化
使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） > 推理模型量化
使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） > 推理模型量化
使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） > 推理模型量化
使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） > 推理模型量化
使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） > 推理模型量化
使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：per-group Step1 模型量化可以在Huggingfac

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） > 推理模型量化
使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） > 推理模型量化
使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） > 推理模型量化
使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。多模态只支持hf上下载的awq权重，可跳过步骤一。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） > 推理模型量化
使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel,

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） > 推理模型量化
使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） > 推理模型量化
使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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表1。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） > 推理模型量化
使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） > 推理模型量化
使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） > 推理模型量化
使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） > 推理模型量化
Step1 创建用户组并加入用户 - AI开发平台ModelArts

步”。在“加入用户组”步骤中，选择“用户组02”，然后单击“创建用户”。系统将逐步创建好前面设置的2个用户。父主题：配置ModelArts基本使用权限

 帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > Standard权限管理 > 典型场景配置实践 > 配置ModelArts基本使用权限
使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 最佳实践 > LLM大语言模型训练推理 > 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） > 推理模型量化
使用前必读 - AI开发平台ModelArts

户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建IAM用户并使用他们进行日常管理工作。 IAM用户由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。在我的凭证下，您可以查看账号ID和I

帮助中心 > AI开发平台ModelArts > API参考

总条数： 2532

点击加载更多

您搜索到想要的结果了吗？

是的没搜到

意见反馈

0/200

提交反馈取消

Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用AWQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

Step1 创建用户组并加入用户 - AI开发平台ModelArts

使用GPTQ量化 - AI开发平台ModelArts

使用前必读 - AI开发平台ModelArts

意见反馈

7*24

备案

专业服务

退订

建议反馈

售前咨询热线