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面。 图1所示图标，为JupyterLab的Git插件。 图1 Git插件 克隆GitHub的开源代码仓库 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterlab/extension-examplesitHub，单击，输入仓库地址，单击确定后即开始克
式进行灵活绑核。 Dropcache：开启后表示启用Linux的缓存清理功能，是一种应用性能调优手段，在大部分场景下可以提升应用性能。但是清除缓存也可能会导致容器启动失败或系统性能暂时下降（因为系统需要重新从磁盘加载数据到内存中）。关闭表示不启用缓存清理功能。 大页内存：开启表示
新版AI Gallery。 旧版AI Gallery地址：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/home.html 新版AI Gallery地址：https://pangu.huaweicloud.com/gallery/home
s:\n - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main\n - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r\n - https://mirrors
run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口，使用的协议和端口号请根
"source": "https://test.obs.{ma_endpoint}.com:443/DATASETS/input/145862135_ab710de93c_n.jpg......", "preview": "https://test.obs
SD基础模型的官网下载地址。 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors https://huggingface.c
多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为GET https://{iam-endpoint}/v3/projects，其中{iam-endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点处获取。
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
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ModelLink中。 git clone https://gitee.com/ascend/ModelLink.git cd ModelLink git checkout 8f50777 cd .. git clone https://gitee.com/lmzwhu/Megatron-LM
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/
改Commit码（Commit码替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update.code.visualstudio.com/commit:<Commit码>/server-linux-x64/stable
下载model_zoo相关数据 从以下5个链接下载model_zoo数据 https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-v1.5 https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-v1.5 https://storage.googleapis.c
的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。
VS Code一键连接Notebook 视频介绍 前提条件 已经创建Notebook实例 ，实例已经开启SSH连接，实例状态为运行中。 请参考创建Notebook实例。 实例的密钥文件已经下载至本地的如下目录或其子目录中： Windows：C:\Users\{{user}} Mac/Linux:
下载v1-5模型：https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/blob/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors（需登录）。 下载sdxl_base模型：https://huggingface
进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 图4 发布工作流 步骤五：清除Workflow资源 删除Workflow 在ModelArts管理控制台，左侧导航栏单击“开发空间>Workflow”。 进入Workf
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