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Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
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2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
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分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字和“!@#$%^&*_=|?/':.;,”其中的某一字符。 否 str sample_label_separator 文本与标签之间的分隔符，默认为Tab键分隔，分隔符需转义。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字和“!
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是 LabelTaskTypeEnum task_name 标注任务名称，名称只能包含中文、字母、数字、中划线和下划线，长度为1-100位。
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方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。
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训练输出的日志只保留3位有效数字，是否支持更改loss值？ 训练好的模型是否可以下载或迁移到其他账号？如何获取下载路径？ 父主题： Standard训练作业
属性总览 您可以使用ServiceStep来构建服务部署节点，ServiceStep结构如下 表1 ServiceStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 服务部署节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为
是 str model_name 模型的名称，支持1-64位可见字符（含中文），名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 否 str、Placeholder model_version 模型的版本，格式需为“数值.数值.数值”，其中数值为1-2位正整数。
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