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使用SmoothQuant量化工具转换权重 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Noteboo
随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换，则删除该环境变量。转换的Hugging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。 对于ChatGL
表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换，则删除该环境变量。转换的Hugging Face格
表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换，则删除该环境变量。转换的Hugging Face格
表1 我的Gallery列表介绍 模块列表 功能介绍 我的主页 展示个人的成长值数据。 成长值可以通过“签到”和发布资产获取，每天只能签到一次。 说明： 成长值相关数据和功能当前是Beta版本，在正式版本发布前可能会发生变化。 我的资产 > 算法 展示个人发布和订阅的算法列表。
随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换，则删除该环境变量。转换的Hugging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。 对于ChatGL
随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换，则删除该环境变量。转换的Hugging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。 对于Yi系列模型
k。 在Notebook对应操作列，单击“更多 > 变更镜像”，打开“变更镜像”弹出框，变更镜像选择“自定义镜像”，将当前镜像变更为Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块注册的镜像，如图7所示。 图7 变更镜像 启动变更后的Notebook，并打开。进入Terminal运行界面，在工作目录，运行启动脚本run
费规格资源较少，排队概率高。 规格选择卡数尽量少，如可以选择1卡，相比于选择8卡排队几率大大降低。 可以尝试使用其他Region（如北京四切换为上海一）。 如果有长期的资源使用诉求，可以购买独占使用的专属资源池。 如果是专属资源池，建议您进行以下排查： 排查专属资源池中是否存在其
一起，一次交由LLM进行验证。 如下图所示，在投机模式下，先由小模型依次推理出token 1、2、3，并将这3个token一次性输入大模型LLM推理，得到1'、2'、3'、4'，将1、2、3与1'、2'、3'依次校验，即可用三次小模型推理（相较于大模型，耗时极短），以及一次大模型
表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换，则删除该环境变量。转换的Hugging Face格
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表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换，则删除该环境变量。转换的Hugging Face格
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
动态shape，并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题，因为CPU算子支持动态shape；而在昇腾场景上，算子需要指定具体的shape信息，并且在模型转换的编译阶段完成对应shape的编译任务，从而能够在推理时支持多种shape的输入。
匹配前面的子表达式零次或多次。例如，“zo*”能匹配“z”以及“zoo”。 “+” 匹配前面的子表达式一次或多次。例如，“zo+”能匹配“zo”以及“zoo”，但不能匹配“z”。 “?” 匹配前面的子表达式零次或一次。例如，“do(es)?”可以匹配“does”或“does”中的“do”。 “^” 匹配输入字符串的开始位置。
静态shape模型转换 转换静态shape模型需要在模型转换阶段固定模型的输入shape，也就是说每个输入shape是唯一的。静态shape转换主要包括两种场景： 第一种是待转换onnx模型的输入本身已经是静态shape，此时不需要在转换时指定输入shape也能够正常转换为和onnx模
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
模型转换报错如何查看日志和定位？ 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志，可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后，再重新转换模型，导出对应的日志和dump图进行分析： 报错日志中搜到“not support onnx data type”，表示MindSpore暂不支持该算子。
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