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的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库的基础上，融入了对于昇腾硬件的适配与支持。对AI有使用诉求的企业、NLP领域开发者，可以借助这个库，便捷地使
在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成算法开发并上传至OBS桶。创建算法请参考使用预置框架创建算法。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在Mode
0.0为8镜像构建脚本中设置的镜像地址。 “架构”：选择X86_64 “类型”：选择CPU 图7 注册镜像 注册完成后，可以在镜像管理页面查看到注册成功的镜像。 Step3 在Notebook中变更镜像并调试 使用制作完成的自定义镜像进行推理服务调试，调试成功后再导入到ModelArts的模型中并部署为在线服务。
ineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似度至少为99%，--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行Benchmark精
作。 在“声音分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击声音分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，
ation/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完
API ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选
从AI Gallery订阅模型：ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，您可订阅AI Gallery上的模型进行AI体验学习。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建模型时，如果使用预置镜像“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。
String 用户指定的network名称。 os.modelarts/workspace.id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 表5 NetworkSpec 参数 是否必选 参数类型
&& \ chmod 770 /root && \ usermod -a -G root ma-user 其他现象，可以在已有的训练故障案例查找。 建议与总结 用户使用自定义镜像训练作业时，建议按照训练作业自定义镜像规范制作镜像。文档中同时提供了端到端的示例供用户参考。 父主题： 训练作业运行失败
在“文本分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击文本分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率
scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
ation/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完
本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
ation/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。 进入llm_tools代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0
1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
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