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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.py --model-path
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table_diffusion_img2img.py”，其中${diffusers}表示diffusers包的安装路径，可以通过pip进行查看。 # shell pip show diffusers 修改代码依赖 新建并进入/home_host/work/pipeline目录。 mkdir
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创建ModelArts数据增强任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在
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.py --model-path
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是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workspace_id 是 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选
pytorch模型获取模型shape，主要有如下两种方式获取： 方式一：通过stable diffusion的pytorch模型获取模型shape。 方式二：通过查看ModelArts-Ascend代码仓库，根据每个模型的configs文件获取已知的shape大小。 下文主要介绍方式1如何通过stable
与云审计的关系 ModelArts使用云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS）记录ModelArts相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。CTS的更多信息请参见《云审计服务指南》。
与云审计的关系 ModelArts使用云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS）记录ModelArts相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。CTS的更多信息请参见《云审计服务指南》。 父主题： 一般性问题
ModelArts最佳实践案例列表 在最佳实践文档中，提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例，方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
LabelAttribute 参数 参数类型 描述 default_value String 标签属性默认值。 id String 标签属性ID。可通过调用标签列表查询。 name String 标签属性名称。不能超过64个字符，不能包含字符!<>=&"'。 type String 标签属性类型。可选值如下：
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
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