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见表3。 per-tensor静态量化场景 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/app-auth/{service_id}/apis { "workspace_id"
步骤三：在模型体验使用模型服务：在模型体验页面，体验部署的模型服务，进行对话问答。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云，进行了实名认证，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。具体操作，请参见注册华为账号并开通华为云和实名认证。 配置委托访问授权 ModelArts使用
三方开源源码 git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git git clone https://github.com/huggingface/transformers.git git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM
体操作，请参见快速搭建Dify-LLM应用开发平台。 部署完成后，登录Dify。 首次登录需注册管理员账号，依次填写邮箱、账号、密码后，单击“设置”进行保存后，即可登录使用。 图1 注册管理员账户 将MaaS平台的模型服务接入Dify。 创建API Key。 登录ModelArts
下载地址：https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/tree/main （需登录） 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings S
3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
见表3。 per-tensor静态量化场景 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings S
见表3。 per-tensor静态量化场景 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
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