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ocs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二：权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权
多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，您可根据业务实际情进行选择。 4 （可选）配置驱动 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，为确保GPU/Ascend资源能够正常使用，需要配置好对应的驱动。如果在购买资源池时，没配置自定义驱动，默认驱动不满足业务要求，可通过本章节将驱动升级到指定版本。
实例规格切换需要该规格所在的集群有其他规格才可以执行，当前上线的部分规格所在集群无其他规格，切换的时候会显示为空，所以不可进行切换，如北京四、上海一的GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核 32GB规格。 修改Notebook SSH远程连接配置 ModelArts允许用户在N
IMAGE_SAVE：Notebook实例保存镜像。 resource_categories Array of strings 镜像支持的规格。枚举值如下： CPU GPU ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。
t等方式进行灵活绑核。 Dropcache：开启后表示启用Linux的缓存清理功能，是一种应用性能调优手段，在大部分场景下可以提升应用性能。但是清除缓存也可能会导致容器启动失败或系统性能暂时下降（因为系统需要重新从磁盘加载数据到内存中）。关闭表示不启用缓存清理功能。 大页内存：开
mindspore Minimum_hardware_requirement: 1-snt9b-16-cpu-24-96 Hardware: gpu Language: - en Train_image_url: swr.<swr-domain-name><namespace><repository>
ImportError: No module named npu_bridge.npu_init 检查下训练作业使用的规格是否支持NPU，有可能是训练时使用了GPU规格，导致发生了NPU相关调用报错。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
可使用的CPU核数。 product_id String 产品ID，仅当集群为包周期类型时返回。 allocatable_gpus Float 可使用的GPU核数。 order_id String 购买产品的订单ID，仅当集群为包周期类型时返回。 period_type String 订购周期类
单击“购买AI专属节点”，进入“购买AI专属节点”页面，在该页面填写相关参数信息。 表2 基础配置参数说明 参数名称 说明 资源类型 裸金属服务器是一款兼具弹性云服务器和物理机性能的计算类服务器，为您和您的企业提供专属的云上物理服务器。 弹性云服务器是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器，可帮助您打造可靠、安全、
IMAGE_SAVE：Notebook实例保存镜像。 resource_categories Array of strings 镜像支持的规格。枚举值如下： CPU GPU ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。
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resource_requirements 参数 参数类型 描述 key String 资源约束，可选值如下： 资源类型（flavor_type），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； 是否支持多卡训练（device_distributed_mode），对应值可选择支持（multiple）、不支持（singular）；
导致训练失败。 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 Step2 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变
数据扩增算子说明 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。
Standard是面向AI开发者的一站式开发平台，提供了简洁易用的管理控制台，包含自动学习、数据管理、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链。 Standard的自动学习可以帮助用户零代码构建AI模型。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模
SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6
导致训练失败。 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 Step2 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变
Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建AI模型，详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。 面向AI工程师，熟悉代码编写和调测，您可以使用ModelArts Stan
Value 参数 参数类型 描述 cpu String cpu量，即计算资源量。 memory String 内存。 tnt004 String GPU卡的数量。 表8 ResourceMetricsMetadata 参数 参数类型 描述 name String 资源指标的名称。 labels
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