1、执行权重量化过程中,请保证使用的GPU卡上没有其他进程,否则可能出现OOM; 2、如果量化Deepseek-v2-236b模型,大致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前,请开启图模式(参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量),启动服务的命令和启动非量化模型一致。
作业元信息环境变量 约束限制 为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突,而引起作业运行异常或失败,请在定义自定义环境变量时,不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量,也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全,请勿输入敏感信息,例如明文密码。
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
训练作业参数名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线或者中划线的名称。 config_desc 否 String 对训练作业的描述,默认为空,字符串的长度限制为[0,256]。 worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个数,最大值请从查询作业资源规格接口获取。
权重百分比,分配到此模型的流量权重,仅当infer_type为real-time时需要配置,多个权重相加必须等于100;当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时,持续地访问此服务的预测接口,ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 specification
数据清洗正样例目录。目录应存放正样例图片文件,算法将这些图片为正样例,对输入中的数据进行过滤,即保留与“prototype_sample_path”目录下图片相似度高的数据。 请输入一个真实存在的OBS目录,且目录下已包含提供的正样例图片,且以obs://开头。如:obs://obs_bucket_name/folder_name
SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK 创建Java类,进行预测请求。 由于在APIG的Java SDK中,“request.setBody()”只支持String类型,所以只支持输入为文本格式的预测请求。如果输入的是文件格式,需要先进行base64编码转换成文本。
执行代码、模型需先上传至OBS(训练作业生成的模型已默认存储到OBS)。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数,非模板参数表示适合不使用模板导入时填写的参数,公共参数表示与导入方式无关的参数。 使用
objects 数据处理任务的输入通道列表,与data_source二选一。 is_current Boolean 当前任务是否是该版本的同类型任务中的最新任务。 name String 数据处理任务名称。 result Object 数据处理任务输出的结果,status为2时会出现该字段,用于特征分析任务。
n量化和kvcache量化。 量化的一般步骤是:1、对浮点类型的权重镜像量化并保存量化完的权重;2、使用量化完的权重进行推理部署。 什么是W4A16量化 W4A16量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数(约75%)。大幅降低小batch下的增量推理时延。 约束限制 支持AWQ
String 指定作业的类型,可选的有“train”和“inference”。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_message String 调用失败时的错误信息。
准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像
述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度,使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet适配到昇腾卡进行训练,可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境,提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。 本章节介绍SDXL&SD
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
理 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出与输入语音匹配的视频,俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时,口型能够自然。
限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作,只是授权范围不同。不同业务场景下的授权范围请参考权限依赖和委托章节。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权,您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户关于OBS的所有权限和ModelArts的基础操作权限,请参见配置基础操作权限。
限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作,只是授权范围不同。不同业务场景下的授权范围请参考权限依赖和委托章节。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权,您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户关于OBS的所有权限和ModelArts的基础操作权限,请参见配置基础操作权限。
训练作业的ID。 version_id 是 Long 训练作业的版本ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 说明 base_line 否 String 日志的基准位置,根据接口返回获得,为空的时候代表获取最新的日志。 lines 否 Integer 获取日志的长度,默认为50行。lines的范围为[0
如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业;但是随着业务逻辑的逐渐复杂,您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候,可以使用预置框架构建自定义镜像,即在创建训练作业页面选择预置框架名称后,在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。 该方式的训练流程与直接基于预置框架创建的训练作业相同,例如:
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