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Train_command_path 必填,训练启动脚本,输入启动脚本地址,例如“/xxx/xxx/main.py”。仅支持shell脚本和python脚本。脚本示例可以参考train.py示例。如果是SWR容器内的地址,则填写绝对路径;如果是AI Gallery仓库内的地址,则填写相对路径。 同时,还需要在“模
缺点:资源申请周期长,购买成本高,管理视角下资源使用效率较低。 环境开通指导请参考DevServer资源开通;环境配置指导请参考Snt9B裸金属服务器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作,请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。
推理业务迁移到昇腾的通用流程,可参考GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导。 由于Huggingface网站的限制,访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器,否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时,更多的时候是在适配Diffusers和Stable Diffusion
description String 实例描述。 endpoints Array of EndpointsRes objects 本地IDE(如PyCharm、VS Code)或SSH客户端,通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 fail_reason String
Browser+是一个比较常用的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具,对于熟悉命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务的好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作,或者
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ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时,需进行Session鉴权。 本地安装SDK。如果本地未安装SDK,可参考(可选)本地服务器安装ModelArts SDK安装;如果本地已安装,则无需再次安装。 进行Session鉴权。可参见(可选)Session鉴权完成鉴权。鉴权完成后,即可开始使用。
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Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的系统架构,可以在Notebook中打开Terminal,通过命令uname -m查看。 下载对应版本的vscode-server,根据Commit码和Notebook实例镜像架构下载。 如果下载报错“Not
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。
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, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name}
用。 ModelArts用户指南(Studio) ModelArts Lite Server 面向云主机资源型用户,基于裸金属服务器进行封装,可以通过弹性公网IP直接访问操作服务器。 适用于已经自建AI开发平台,仅有算力需求的用户,提供高性价比的AI算力,并预装主流AI开发套件以及自研的加速插件。
数据集。 将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下: 将原始表格数据(.xlsx)另存。单击“文件>另存为”,选择本地地址后,下拉选择“保存类型”为“CSV (逗号分隔)(*.csv)”单击“保存”,在弹窗中,单击“确定”后就可以将.xlsx格式数据集转换为.csv格式。
第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model
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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, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name}
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, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name}
第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model