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type String 数据来源类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions Array of Constraint objects
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 使用llm-compressor工具量化 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
2核 8GB", "sold_out" : false, "storages" : [ "EVS", "OBSFS", "EFS", "OBS" ], "vcpus" : 2 } ], "pages" : 1, "size" : 1, "total"
精度对齐 长训Loss比对结果 使用Msprobe工具分析偏差 Loss对齐结果 父主题： Dit模型Pytorch迁移与精度性能调优
U计算资源。训练后的模型可用于推理部署，搭建大模型问答助手。 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练 介绍主流
Factory PyTorch NPU训练指导（6.3.910） 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练benchmark工具 训练脚本说明 附录：训练常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
Factory PyTorch NPU训练指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练benchmark工具 训练脚本说明 附录：训练常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
PyTorch迁移精度调优 引言 精度校验 精度调优总体思路 准备工作 问题复现 Msprobe工具使用指导 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
性能调优 Profiling数据采集 使用Advisor工具分析生成调优建议 调优前后性能对比 父主题： Dit模型Pytorch迁移与精度性能调优
数据源所在路径。 data_type 否 Integer 数据类型。可选值如下： 0：OBS桶（默认值） 1：GaussDB(DWS)服务 2：DLI服务 3：RDS服务 4：MRS服务 5：AI Gallery 6：推理服务 schema_maps 否 Array of SchemaMap objects
keepdim=True) text_probs = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1) print("Label probs:", text_probs) # prints: [[1., 0.
修改批量服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
性能调优 单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 单模型性能调优AOE 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导 昇腾性能自动诊断工具使用说明 基于ModelArts performance advisor插件的昇腾PyTorch性能调优步骤 创建Notebook并执行性能诊断任务 advisor分析报告html文件详解 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 使用llm-compressor工具量化 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
不启用自动停止，系统会自动停掉Notebook实例吗？会删除Notebook实例吗？ JupyterLab目录的文件、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系 ModelArts中创建的数据集，如何在Notebook中使用 pip介绍及常用命令 开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook 管理Notebook实例 使用CodeLab免费体验Notebook ModelArts CLI命令参考 在Notebook中使用Moxing命令
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 使用llm-compressor工具量化 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
hidden_dropout_prob = hidden_dropout_prob self.attention_probs_dropout_prob = attention_probs_dropout_prob self.max_position_embeddings =
及性能调优方法介绍。此外，ModelArts提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源、AI框架、昇腾开发套件以及迁移调优工具链，最大程度减少客户自行配置环境的复杂度。 范围 本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务迁移到昇腾的业务范围。当前针对常见的开源LL
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