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Tensorflow和Caffe框架的模型格式转换为MindSpore的模型格式，即模型后缀为.om，使之能在昇腾硬件中进行推理。由于产品演进规划，后续昇腾硬件推理时主要使用后缀为.mindir的模型格式，因此ModelArts下线.om格式的模型转换能力，在ModelArts中逐步增加
Workflow工作流配置参数的名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 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
工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示appsecret。 app_ids 否 Array of strings 需要明文展示的app_id集合。
文档中针对数据集预处理时，handler-name参数的说明，新增不同 handler 对训练数据的拼接和推理prompt的构造等说明。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b
查看授权列表 功能介绍 查看授权列表。 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 GET /v2/{project_id}/authorizations 表1 路径参数
分页展示时，从第几页开始。默认为0。 order 否 String 返回的APP列表排序方式，可选值包括asc、desc。默认为asc。 service_name 否 String API所属服务名称，支持模糊查找。 sort_by 否 String 返回的APP列表按何属性排序，可选值包括app_nam
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ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。
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ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。
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，日志存放在第一个的Rank节点中；日志存放路径为：对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
查看日志和性能 查看日志 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1
查看日志和性能 查看日志 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1
查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global
训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。
训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。
导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集，可以设置是否公开，将数据集公开给其他人使用。
txt 文本分类的标注对象和标注文件均为文本文件，并且以行数进行对应。如标注文件中的第一行表示的是标注对象文件中的第一行的标注。 例如，标注对象“COMMENTS_114745.txt”的内容如下所示。 手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面
昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下，软件包获取路径：Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型，包名：AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练：
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ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Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel
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