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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。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。
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属性总览 您可以使用ConditionStep来构建条件节点，ConditionStep结构如下： 表1 ConditionStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 条件节点的名称，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
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。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。
workforce_name 是 String 标注团队名称，名称只能包含字母、数字、下划线和中划线，长度为1-64位。 响应参数 状态码： 201 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 workforce_id String 标注团队的ID。 请求示例 创建标注团队。
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", # 训练节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字
lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与
lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与
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使用PyCharm ToolKit提交训练作业，社区版和专业版都支持。 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 已创建当前使用账号的访问密钥，并获得对应的AK和SK。如果未创建，请参见创建访问密钥（AK和SK）。
参考Step4 创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 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。
label_task_id="IbAhFai5KXWC3gthUfz", description="dataset version from label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 版本名称，必须是中文、字母、数字
填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 description 否 String 工作流描述信息。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Integer 总数。
├── ascend_vllm-0.4.2-py3-none-any.whl # 推理安装包 ├── build.sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包
填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。
视频介绍 使用限制 当前仅支持2019.2-2023.2之间（包含2019.2和2023.2）版本，包括社区版和专业版。 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境，仅限PyCharm专业版。
参考Step4 创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 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。
参考Step4 创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 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。
├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包 ├── build.sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包
├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包 ├── build.sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包
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