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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 per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方
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 per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方
Notebook自带moxing、modelart-sdk等功能，会将这些包嵌入到用户Conda环境。 解决方案 如果不需要使用moxing、sdk等功能，可以暂时删除modelarts.pth文件。 执行如下命令在用户运行的Conda环境下查找modelarts.pth。 # /home/ma-
模型的名称，支持1-64位可见字符（含中文），名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 否 str、Placeholder model_version 模型的版本，格式需为“数值.数值.数值”，其中数值为1-2位正整数。该字段不填时，版本号自动增加。 注意： 版本不可以出现例如01.01.01等以0开头的版本号形式。
集成在线服务API至生产环境中应用 针对已完成调测的API，可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态，否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API，可使用HTTP
发布需求 如果你已经注册成为了AI Gallery平台上的合作伙伴，你可以在AI Gallery上发布你的需求。 在“AI Gallery”页面中，单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“我的需求”进入我的需求列表页，单击右上方的“发布”，进入发布需求页面。
Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts
成本构成 ModelArts提供AI工具链、AI算力，成本由AI算力的资源成本和运维成本构成。 成本分配 ModelArts支持企业项目管理，可以由企业项目服务来管理同一账号下不同项目的成本。 成本分析 通过华为云费用账单来分析账号下的成本支出情况。 成本优化 长期使用的资源，建议客
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
集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
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
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
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /ho
SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /ho
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
由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式，mox会通过4次执行50 step记录执行时间，选择执行时间最少的模型。
在“流水账单”列表页，罗列该账号下各种产品类型，每个任务产生的费用详细。您可以单击“操作 > 详情”，查看使用量详情。可拖动详情下方的进度条，查看“使用量”、“应付金额”等信息。 图1 流水账单 在“明细账单”列表页，罗列了该账号下各种资源的计费模式、使用量和单价等信息。可以按账期、统计维度和统计周期筛选查看明细账单。
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
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