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使用AWQ量化 AWQ(W4A16)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。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16
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投机推理使用说明 什么是投机推理 传统LLM推理主要依赖于自回归式(auto-regressive)的解码(decoding)方式,每步解码只能够产生一个输出token,并且需要将历史输出内容拼接后重新作为LLM的输入,才能进行下一步的解码。为了解决上述问题,提出了一种投机式推理
人工标注文本数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进行分类处理,开始标注前,您需要了解: 文本标注支持多标签,即一个标注对象可添加多个标签。
advisor调优总体步骤 基于ModelArts performance advisor插件的昇腾PyTorch性能调优主要分为以下步骤: 准确采集性能劣化时刻的profiling数据。 存储profiling数据。 创建advisor分析环境。 操作步骤 明确性能问题类型,准
开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示,依赖关系决定了节点的执行顺序
多模态 什么是多模态 多模态(Multimodality)是集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。具体来说,在机器学习和人工智能领域,多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的
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新建Workflow工作流 功能介绍 创建Workflow工作流。可参考如何开发Workflow,创建工作流。 接口约束 无 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
创建数据集 功能介绍 创建数据集。 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 表1 路径参数 参数
获取Workflow工作流列表 功能介绍 展示Workflow工作流的列表。 接口约束 无 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}/workflows
查询Workflow工作流 功能介绍 通过ID查询Workflow工作流详情。 接口约束 无 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/{pro
终止训练作业 终止训练作业,只可终止创建中、等待中、运行中的作业。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一:根据指定的job_id终止。 from modelarts
查询训练作业详情 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一:根据指定的job_id查询。 from modelarts.session import Session from
查询训练作业列表 示例代码 在ModelArts Notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 from modelarts.session import Session from modelarts.estimatorV2
获取智能任务的信息 功能介绍 获取智能任务的详细信息,支持查询“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定路径参数“task_id”来查询某个具体任务的详情。 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