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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化、per-tensor+per-head静态量化以及per-token，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。
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示该资产支持使用Gallery CLI配置工具下载，如图1所示。 图1 复制完整资产名称 “运行平台”设置为“Pangu Studio”的数据集，不支持使用CLI工具下载。 下载Gallery CLI配置工具包（本地） 如果是在本地服务器安装Gallery CLI配置工具，则参考本节将工具包下载至本地。
规则类型：选择“指标告警规则”。 配置方式：选择“PromQL”。 设置告警规则详情。 默认规则：选择“自定义”。 命令行输入框(排除值为2的为无效数据)： sum(nt_npg{type="NT_NPU_CARD_LOSE"} !=2) by (cluster_name, node_ip
scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron
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Sequential() from keras.layers import Dense import tensorflow as tf # 导入训练数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test)
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