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json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
parameters=[] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url"
2154948-219655b docker pull ${image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录"
部署：将模型发布为在线服务、批量服务或边缘服务。 创建新版本：创建新的模型版本。参数配置除版本外，将默认选择上一个版本的配置信息，您可以对参数配置进行修改。 删除：删除对应的模型。 说明： 如果模型的版本已经部署服务，需先删除关联的服务后再执行删除操作。模型删除后不可恢复，请谨慎操作。 单击
要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。
要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。
要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。
diffusers-sd3-inference:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像，推理只需要启动单卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name ${container_name} -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
diffusers-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像，finetune全量微调需要启动8卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name ${container_name} -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 1、抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e
{image_url}参见表2。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。训练至少需要单机8卡，推理需要单机单卡。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export
例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 1、抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e
k_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port
k_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port
-t opensora1.2:1.0 . 二、启动镜像 启动容器镜像，训练需要8卡，推理分为单卡推理和多卡推理，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name ${container_name} -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
（排队）？。 单击训练作业名称，进入作业详情界面查看训练作业日志信息，观察日志是否有明显的Error信息，如果有则表示训练失败，请根据日志提示定位原因并解决。 在训练详情页左下方单击训练输出路径，如图4所示，跳转到OBS目录，查看是否存在model文件夹，且model文件夹中是否
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