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本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
thQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
8k:8192-lora、full-8k:8192-full】 --master_addr <master_addr>:主master节点IP,一般选rank0为主master。 --num_nodes <nodes>:训练节点总个数 --rank <rank>:节点ID 训练完
配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 代码目录 benchmark工具脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的LLM/LLaMAFactory/benchmark目录下,包含训练性能测试和训练精度测试脚本。 代码目录如下: benchmark ├──
19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上 python examples/quantize
19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
数据集标注相关的配置信息 是 LabelTaskProperties title title信息,主要用于前端的名称展示 否 str description 数据集标注节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
thQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
thQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
annotations object 资源池的注释信息。 表5 annotations 参数 是否必选 参数类型 描述 os.modelarts/description 否 String 资源池描述信息,用于说明资源池用于某种指定场景。不能包含特殊字符!<>=&"'。 os.modelarts/order
GalleryModel 属性 描述 是否必填 数据类型 subscription_id 订阅模型的订阅ID 是 str version_num 订阅模型的版本号 是 str 示例: example = GalleryModel(subscription_id="**", version_num="**")
type 否 String 参数的类型,枚举值如下: str:字符串 int:整型 bool:布尔类型 float:浮点型 description 否 String Workflow工作流配置参数的描述。 example 否 Object Workflow工作流配置参数的样例。
APIG:该APP注册在共享API网关上 DEDICATE_APIG:该APP注册在专享API网关上 bounded_api_count Integer APP绑定API数量。 created_at Long APP创建时间。 project_id String 项目ID。 updated_at Long
lm-evaluation-harness git checkout 383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令,可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args
lm-evaluation-harness git checkout 383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令,可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args
MaaS),使用Llama3-8B模型框架可以实现新闻自动分类,能够高效处理和分类大量新闻内容。 该解决方案可以应用于如下场景: 新闻门户网站: 自动将新闻内容归类到相应板块,如科技、体育或国际新闻,以提升用户体验和内容检索效率。 社交媒体平台: 对用户分享的新闻链接进行智能分类,帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。
2、为什么DDP可以不输入主节点ip? “parser.add_argument('--init_method', default=None, help='tcp_port')”中的init method参数值会包含主节点的ip和端口,由平台自动入参,不需要用户输入主节点的ip和端口。 父主题:
服务名称,支持1-64位可见字符(含中文),只能以英文大小写字母或者中文字符开头,名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 description 否 String 服务备注,默认为空,不超过100个字符。 infer_type 否 String 推理方式,取值为real-t