检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查步骤六中4. 配置环境变量章节中，高精度模式的环境变量是否开启。 问题8：使用autoAWQ进行qwen-7b模型量化时报错TypeError: 'NoneType'
语音内容：对语音内容进行标注。 语音分割：对语音进行分段标注。 文本 文本分类：对文本的内容按照标签进行分类处理。 命名实体：针对文本中的实体片段进行标注，如“时间”、“地点”等。 文本三元组：针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。 视频 视频标注：识别出视频中每个物体的位置及分类。目前仅支持mp4格式。
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Qwen/Qwen-VL-Chat为例： huggingface-cli download --resume-download
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Qwen/Qwen-VL-Chat为例： huggingface-cli download --resume-download
动进入JupyterLab界面，打开Terminal。 在Notebook中制作自定义镜像 首先配置鉴权信息，指定profile，根据提示输入账号、用户名及密码。鉴权更多信息请查看配置登录信息。 ma-cli configure --auth PWD -P xxx 执行env|grep
ModelArts Lite Server提供不同型号的xPU裸金属服务器，您可以通过弹性公网IP进行访问，在给定的操作系统镜像上可以自行安装加速卡相关的驱动和其他软件，使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作，满足算法工程师进行日常训练的需要。请参见弹性裸金属Lite Server。
的权重转换操作和数据处理操作。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的配置，参数详解可查看训练参数说明，其中【GBS、MBS、T
"Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。
"Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。
修改为：transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。
"Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 若无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。
步骤一：量化模型权重 在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
recursive=True) 获取一个OBS文件或文件夹的stat信息，stat信息中包含如下信息。 length：文件大小。 mtime_nsec：创建时间戳。 is_directory：是否为目录。 例如查询一个OBS文件“obs://bucket_name/obs_file.txt”，此文件地址也可以替换成一个文件夹地址。
他人分享的样例代码，具体请参见使用CodeLab免费体验Notebook。 ModelArts提供了云化版本的Notebook，无需关注安装配置，即开即用，具体参见创建Notebook实例。 ModelArts Notebook支持以下几种使用方式，用于开发基于PyTorch、T
修改为：transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。
是否有精度问题。预检工具使用包含以下三步：dump、run_ut以及api_precision_compare。基本步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和GPU的dump数据。 PyT
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
