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PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
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PTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers
props Map<String,Array<String>> 属性的搜索条件,可以有多个属性条件。 请求示例 分页查询导出任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/export-tasks 响应示例
专属集群ID,默认为空,不使用专属集群;使用专属集群部署服务时需确保集群状态正常;配置此参数后,则使用集群的网络配置,vpc_id参数不生效。 inf_config_list 否 Array of InfConfig objects 运行推理任务需要的配置列表,可选填,默认为空。 inf_output
开通自动续费后,还可以手动续费该专属资源池。手动续费后,自动续费仍然有效,在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置,您也可以根据需要修改此扣款日,如到期前6日、到期前5日等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月专属资源池还未到期。
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务,或者运行到自己的运行环境中。 MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎,后端对于昇腾有充分的适配,模型转换后可以在昇腾上获得更好的性能,配合丰富的适配工具链,降低迁移成本,该工具在推理迁移工作的预置镜像已安装,可在镜像中直
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
出前200行数据。 在“训练作业”列表中,单击作业名称,进入训练作业详情页。 在训练作业详情页的左侧,可以查看此次训练作业的基本信息和算法配置的相关信息。 训练作业基本信息 表1 训练作业基本信息 参数 说明 “作业ID” 训练作业唯一标识。 “作业状态” 训练作业状态。 说明:
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
allowed_access_ips Array of strings 允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表,默认都可以访问。当配置指定IP后,则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOT
metadata metadata object 算法的元数据,描述算法基本信息。 job_config job_config object 算法配置信息,如启动文件等。 resource_requirements Array of resource_requirements objects
n_id+item_version_id则无需填写。 autosearch_config_path String 自动化搜索作业的yaml配置路径,需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录,需要提供一个OBS路径。
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
”。“整柜”参数为创建资源池时选择,扩缩容时不可修改。用户通过增减“数量”来改变“目标总实例数”。 在“专属资源池扩缩容”页面,设置“资源配置 > 可用区”,可用区可选择“随机分配”和“指定AZ”。 选择随机分配时,扩缩容完成后,节点的可用区分布由系统后台随机选择。 选择指定AZ
昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下,软件包获取路径:Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型,包名:AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练:
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。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。