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。
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
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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
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
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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
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,
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
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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
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