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张和第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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停止Workflow 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>Workflow”，进入Workflow总览页面。 可以通过“停止”按钮，主动停止正在运行的工作流，有2种操作方式： 工作流列表页： 当工作流处于“运行中”时，操作栏会出现“停止”按钮。单击“停止”
标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如
OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type="directory") # 通过JobStep来定义一个训练节点，并将训练结果输出到OBS job_step_1 = wf.steps.JobStep( name="training_job_1"
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pe信息，并且在模型转换的编译阶段完成对应shape的编译任务，从而能够在推理时支持多种shape的输入。 动态batch 在模型转换阶段通过--configFile参数指定配置文件，并且在配置文件中配置input_shape及dynamic_dims动态参数。其中input_s
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per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
零代码、免配置、免调优模型开发 平台结合与100+客户适配、调优开源大模型的行业实践经验，沉淀了大量适配昇腾，和调优推理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力，和高度自动化的参数配置机制，使得模型优化过程不再依赖于手动尝试，显著缩短了从模型开发到部署的周期
aaS服务可以使用ModelArts Standard形态下提供的公共资源池完成模型训推，按照使用量计费，方便快捷。选择公共资源池时，可以通过购买套餐包获取优惠的资源费用，请参见购买套餐包。 资源池必须和MaaS服务在同一个Region下，否则无法选择到该资源池。 购买套餐包 M
per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
包含gallery的算法，则自动将依赖的算法资产发布新版本，版本号也自动增加。 Workflow资产白名单设置： 在资产第一次发布时，可以通过release_to_gallery方法的visibility+group_users字段进行设置，后续需要对指定资产进行用户白名单添加或删除操作时，可执行如下命令：
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