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a-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下：
a-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下：
a-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下：
a-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下：
transformers cd llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 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。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers
awq --clone PyTorch-2.1.0 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
然后执行下一步操作。 图10 确认智能标注结果 数据发布 ModelArts训练管理模块支持通过ModelArts数据集或者OBS目录中的文件创建训练作业。如果选择通过数据集作为训练作业的数据源，则需要指定数据集及特定的版本。因此，用户需要为准备好的数据发布一个版本，具体操作参考
ig.json文件中选取一个api路径用于此次推理；如使用ModelArts提供的预置推理镜像，则此接口为“/”。 mapping_type 是 String 输入数据的映射类型，可选“file”或“csv”。 file指每个推理请求对应到输入数据目录下的一个文件，当使用此方式时
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandler
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandler
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandler
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandler
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandler
sh脚本的内容可以参考如下示例： #!/bin/bash ##认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 ##本示例以AK和SK保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置
awq --clone PyTorch-2.1.0 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
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
“运行日志输出”开启后，不支持关闭。 LTS服务提供的日志查询和日志存储功能涉及计费，详细请参见了解LTS的计费规则。 请勿打印无用的audio日志文件，这会导致系统日志卡死，无法正常显示日志，可能会出现“Failed to load audio”的报错。 您可以进入批量服务的详情页面，通
sh脚本的内容可以参考如下示例： #!/bin/bash ##认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 ##本示例以AK和SK保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置
awq --clone PyTorch-2.1.0 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
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
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