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quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save
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SWR地址，包括{局点信息}/{组织名称}/{镜像名称}:{版本名称}，局点信息可以参考下图查看，组织名称在“容器镜像服务>组织管理”创建。 注册镜像 在ModelArts Console上注册镜像 登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。 单击“注册镜像”，镜像源即为步
载。 解决方法 方法一（本地）：打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on Host”，选择出问题的实例进行自动清除，然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 方法二（远端）：在VS
device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡，GPU算力为-gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]，设置setup.py中的编译参数即可解决。
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在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开，未弹出VS Code窗口 原因分析 未安装VS Code或者安装版本过低。 解决方法 下载并安装VS Code（Windows用户请单击“Win”，其他用户请单击“其他”下载），安装完成后单击“刷新”完成连接。
可能。张量并行不会增加设备等待时间，除了通信代价外，没有额外代价。 PP：流水线并行将模型的不同层放置到不同的计算设备，降低单个计算设备的显存消耗，从而实现超大规模模型训练。流水线并行也叫层间并行，层输入输出的依赖性使得设备需要等待前一步的输出，通过batch进一步切分成微batch，
使用前必读 在调用ModelArts API之前，请确保已经充分了解ModelArts相关概念，详细信息请参见产品介绍。 ModelArts提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。
peerConnectionList 参数 是否必选 参数类型 描述 peerVpcId 是 String 对端的VPC ID。 peerSubnetId 是 String 对端的子网ID。 defaultGateWay 否 Boolean 默认路由开关。 响应参数 状态码： 200
用户，则可以在模型详情页添加新用户。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 选择“我的资产 > 模型”，在“我创建的模型”页面找到待修改的“已发布”状态的模型，单击模型页签进入详情页。 在模型详情页，选择“设置”。 在“可用申请”
创建团队标注任务 功能介绍 创建团队标注任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dat
SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数
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