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EN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers
tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tags Array of CombineTmsTags
device”。 同一目录下创建较多文件，为了加快文件检索速度，内核会创建一个索引表，短时间内创建较多文件时，会导致索引表达到上限，进而报错。 触发条件和下面的因素有关： 文件名越长，文件数量的上限越小。 blocksize越小，文件数量的上限越小。（ blocksize，系统默认 4096B
lete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workers
kers 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer
使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件 已完成模型开发和训练，使用的AI引擎为ModelArts支持的类型和版本，详细请参见推理支持的AI引擎。 已完成训练的模型包，及其对应的推理代码和配置文件，且已上传至OBS目录中。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。
Server上配置DCGM监控，用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具，提供多种能力，包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 约束限制 仅适用于GPU资源监控。 前提条件 裸金属服务
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。 使用PyCharm ToolKit提交训练作业，社区版和专业版都支持，PyCharm ToolKit
AI专区汇聚优质的人工智能服务提供商，提供丰富的人工智能解决方案、应用、API及算法模型，助力用户快速部署、接入、调用相关应用，方便地购买和使用算法模型。 发布至云商店AI专区的模型为商业售卖资产。买家需购买商品的使用配额进行有偿使用。 云商店仅支持企业级卖家发布商品，请在首次发布商品前入驻华为云商店成为企业级卖家。
Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 current Integer 当前页数。 data
running：运行中，服务正常运行。 deploying：部署中，服务正在部署，包含打镜像和调度资源部署。 concerning：告警，后端实例部分存在异常。 failed：失败，服务部署失败，失败原因可以看事件和日志标签页。 stopped：停止。 finished：只有批量服务会有这个状态，表示运行完成。
ignore_eos 否 False Bool ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
\"bow\", \"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 trial_id 是 String
tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页查询返回的最大条目数，默认为200。
n上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。 Step1 上传权重文件 将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模
n上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。 Step1 上传权重文件 将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模
在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”，用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长：不限制作业的运行时长，AI
参数说明 查询模型列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的模型个数， list中每个元素都是Model对象，对象属性和查询模型详情相同。查询模型列表返回说明： model_list = [model_instance1, model_instance2, model_instance3
1、使用该量化工具，需要切换conda环境，运行以下命令。 conda activate awq 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
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