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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使
--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使
当您需要在AI Gallery下架共享的资产时，可以执行如下操作： 在“AI Gallery”页面，选择“我的Gallery > 我的资产 > Notebook”，进入“我的Notebook”。 在“我的Notebook > 我的发布”页面，单击目标资产右侧的“下架”，在弹框中确认资产信息，单击“确定”完成下架。
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 e
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。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?so
进入某条运行中的工作流，单击右上角的“停止”按钮，出现停止Workflow询问弹窗，单击确定。 只有处于“运行中”状态的工作流，才会出现“停止”按钮。 停止Workflow后，关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流，目前只能存在一个正在运行的实例，如果用
删除AI应用，根据AI应用ID删除指定AI应用，cascade取值为true时除了删除AI应用ID指定的AI应用，还会删除其他与指定AI应用同名不同版本的AI应用；默认只删除当前AI应用ID所对应的AI应用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API E
pipe”。 OBS其他问题。 请参考OBS服务端错误码或者采集request id后向OBS客服进行咨询。 如果是空间不足。 参考 常见的磁盘空间不足的问题和解决办法章节处理。 父主题： 云上迁移适配故障
建了一个数据集，数据是存储在OBS中的。按照存储费用结算，那么数据存储到OBS的费用计算如下： 存储费用：数据管理模块的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。具体费用可参见对象存储价格详情。 综上，数据管理的费用 = 存储费用 父主题： 计费项
Gallery的AI说模块为开发者提供自由分享各类AI领域内知识和经验的平台。开发者既可以发布个人技术文章，也可以阅读和学习他人分享的技术文章。 案例库介绍 AI Gallery的案例库是面向场景化交付的AI资产的组合和使用案例。案例中沉淀了基于业务场景的AI知识、经验和部分通用的业务逻
内容审核 深入业务场景，提供完备成熟的内容审核/CV场景快速昇腾迁移的方案，高效解决业务内容审核的算力/国产化需求，助力企业业务稳健发展。 政府 提高公共服务的效率和质量，加强公共安全，优化政策方案和决策过程等。 金融 为金融机构带来更加高效、智能、精准的服务。 矿山 提供端到端AI生
multi-step 什么是multi-step vLLM的调度和输入准备的CPU开销可能会导致NPU利用率不足，开启multi-step调度可以有效解决这个问题，开启multi-step调度后会在执行一次调度和输入准备后，连续n步运行模型。通过NPU在n步之间连续处理，而无需等
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。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?so
multi-step 什么是multi-step vLLM的调度和输入准备的CPU开销可能会导致NPU利用率不足，开启multi-step调度可以有效解决这个问题，开启multi-step调度后会在执行一次调度和输入准备后，连续n步运行模型。通过NPU在n步之间连续处理，而无需等
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供：
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供：
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。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?so
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。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?so
如果是“包年/包月”且资源未到期的节点，您可单击操作列的“退订”，即可实现对单个节点的资源释放。支持批量退订节点。 如果是“包年/包月”且资源到期的节点（处于宽限期），您可单击操作列的“释放”，即可实现对单个节点的资源释放。不支持批量释放处于宽限期的节点。 退订/释放操作无法恢复，请谨慎操作。
运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供：
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