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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?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 执行如下命令进入容器,并进入AutoAWQ目录下,
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.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库:
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。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库:
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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?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 执行如下命令进入容器,并进入AutoAWQ目录下,
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.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库:
更新模型服务的单个属性 功能介绍 更新模型服务的单个属性,目前只支持instance_count(更新模型服务实例数量),仅运行中、告警、异常状态下的在线服务可以执行该操作。 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
“点击上传”或拖动文件,单击“确认上传”启动上传。 上传单个超过5GB的文件时,请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。 文件上传完成前,请不要刷新或关闭上传页面,防止意外终止上传任务,导致数据缺失。
Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型部署”进入服务列表。 选择“我的服务”页签。 选择模型服务,单击操作列的“更多 > 服务升级”。 在服务升级页面,配置升级参数。 “模型设置”:单击“更换”,选择原模型下的其他模型版本。
"sample_type" : 0, "labels" : [ ], "source" : "https://test-obs.obs.xxx.com:443/detect/data/dataset-car-and-person/IMG_kitti_0000_000016
r资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254
Gallery的模型在线模型体验,可以实现模型服务的即时可用性,开发者无需经历繁琐的环境配置步骤,即可直观感受模型效果,快速尝鲜大模型,真正达到“即时接入,即时体验”的效果。 当开发者对希望对模型进行开发和训练,AI Gallery为零基础开发者,提供无代码开发工具,快速推理、部署模型;为具备基础代码能力的开发者,AI
例如TensorFlow、PyTorch等,但是实际开发中,通常还需要安装其他依赖包,此时可以通过Terminal连接到环境里操作。 单击工具栏“Tools >Start SSH session”,选择SSH Configuration中配置的开发环境。可以执行pip install安装所需要的包。
执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
通过openssl创建SSL pem证书 在ECS中执行如下命令,会在当前目录生成cert.pem和key.pem,并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。 openssl genrsa -out key.pem 2048 openssl
|──ascendcloud_patch/ # patch补丁包 |──benchmark/ #工具包,存放数据集及基线数据 |──trainer.py # 训练启动脚本
参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时,推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model ${model_path}参数保持一致。 通过vLLM服务API接口启动服务时,推理请求不涉及此参数。 prompt 是 - Str 请求输入的问题。
参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时,推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model ${model_path}参数保持一致。 通过vLLM服务API接口启动服务时,推理请求不涉及此参数。 prompt 是 - Str 请求输入的问题。