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/AutoAWQ-0.2.5 export PYPI_BUILD=1 pip install -e . 需要编辑“examples/quantize.py”文件，针对NPU进行如下适配工作，以支持在NPU上进行量化。 添加import。 import torch_npu from torch_npu
/AutoAWQ-0.2.5 export PYPI_BUILD=1 pip install -e . 需要编辑“examples/quantize.py”文件，针对NPU进行如下适配工作，以支持在NPU上进行量化。 添加import。 import torch_npu from torch_npu
预先准备需要编译下载的依赖包，减少依赖包下载和编译的时间。可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装，需确保wheel包与模型文件放在同一目录。 优化模型代码，提高构建模型镜像的编译效率。 父主题： 模型管理
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名，对于表格数据集有效。可选值如下： true：发布的CSV文件的第一行是列名 false：发布的CSV文件的第一行不是列名 表5 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
DevServer驱动版本要求23.0.5 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 Template 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama3 llama3 llama3-8b https://huggingface.co/met
快速配置ModelArts委托授权 场景描述 为了完成AI计算的各种操作，AI平台ModelArts在任务执行过程中需要访问用户的其他服务，典型的就是训练过程中，需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角
GPU/Ascend资源。 资源池驱动升级操作 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，在“弹性集群”页面，选择“Lite资源池”页签，查看资源池列表。 在资源池列表中，选择需要进行驱动升级的资源池“ > 驱动升级”。
Mox也就会不断的被导入，导致打印很多Mox的版本信息。 处理方法 为避免训练作业Pytorch Mox日志反复输出的问题，需要您在“启动文件”中添加如下代码，当“MOX_SILENT_MODE = “1””时，可在日志中屏蔽mox的版本信息： import os os.envi
不同类型的数据集支持不同的功能。 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 物体检测 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 图像分割 支持 支持
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理时，要执行的工作进程数。 --log
此处的环境变量取值仅为示例，涉及不同规格、引擎、Region可能取值不一样，此处仅供参考。 表1 路径相关环境变量 变量名 说明 示例 PATH 可执行文件路径，已包含常用的可执行文件路径。 “PATH=/usr/local/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/
方法二（远端）：在VS Code的Terminal中删除“/home/ma-user/.vscode-server/bin/”下正在使用的文件，然后重新进行连接。 ssh -tt -o StrictHostKeyChecking=no -i ${IdentityFile} ${User}@${HostName}
kernel 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包，影响用户程序，如何解决？ 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败，报错文件不存在（not found） 用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount 父主题：
方法二（远端）：在VS Code的Terminal中删除“/home/ma-user/.vscode-server/bin/”下正在使用的文件，然后重新进行连接。 ssh -tt -o StrictHostKeyChecking=no -i ${IdentityFile} ${User}@${HostName}
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来，需要在代码中指定logging的输出日志等级为INFO级别。 处理方法 在推理代码所在的py文件中，指定日志输出到Console的默认级别为INFO级别，确保将对应级别的日志打印出来。参考代码如下: import logging logging
是 / 训练任务 表2 训练任务挂载点介绍 挂载点 是否只读 备注 /xxx 否 专属池使用SFS盘挂载的目录，路径由客户自己指定。 /home/ma-user/modelarts 否 空文件夹，建议用户主要用这个目录。 /cache 否 裸机规格支持，挂载宿主机NVMe的硬盘。 /dev/shm
用户发布资产时提供的联系人姓名、手机号、邮箱。 资产管理 对于用户发布在AI Gallery中的资产，AI Gallery会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的OBS桶内。 对于镜像类型的资产，AI Gallery会将资产保存在AI
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