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本工具支持x86和ARM的系统环境，使用前需要安装以下软件。 表2 安装软件及步骤 软件 安装步骤 mindspore-lite 安装版本：2.2.10 下载地址：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.2/use/downloads.html 需要下
module named 'multipart'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题：
activate awq pip uninstall ascend-vllm vllm transformers 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
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
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'/home/ma-user/work/obs_file.txt') 如果下载到Notebook中的是zip文件，在Terminal中执行下列命令，解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 代码执行完成后，参考图13打开Terminal后执行ls /ho
Run `pip install flash_attn`"请参考附录：指令微调训练常见问题问题3小节。 3、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named 'multipart'"关键字异常，可更新python-multipart为0.0
发起维修流程。 NT_NPU_ECC_COUNT NPU 显存 NPU ECC次数达到维修阈值。 NPU的HBM总的多Bit Ecc隔离地址记录达到64个。 发起维修流程。 NT_NET_NTP_CHECK Runtime 其他 ntp异常。 ntpd或者chronyd服务异常。
更新数据集 更新数据集的名称和描述信息。 dataset.update_dataset(dataset_name=None, description=None) 示例代码 更新数据集名称 from modelarts.session import Session from modelarts
= [] dependency1 = Dependencies( installer="pip", # 安装方式，目前支持pip packages=packages # 依赖包集合,
annotations object 资源池的注释信息。 表5 annotations 参数 是否必选 参数类型 描述 os.modelarts/description 否 String 资源池描述信息，用于说明资源池用于某种指定场景。不能包含特殊字符!<>=&"'。 os.modelarts/order
服务名称，支持1-64位可见字符（含中文），只能以英文大小写字母或者中文字符开头，名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 description 否 String 服务备注，默认为空，不超过100个字符。 infer_type 否 String 推理方式，取值为real-t
String 创建时间。 name 否 String 执行记录名称。 execution_id 否 String 工作流执行ID。 description 否 String 执行记录描述。 status 否 String 执行记录状态。 workspace_id 否 String 工作空间ID。
有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新，导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题，后面一直有此问题，则考虑是此原因。 处理方法 通过Notebook调试。 安装时指定版本。如：pip install xxx==1.x
= Environment("tensorflow_mlp_mnist") cd = CondaDependencies.create(pip_packages=["tensorflow==1.13.1", "Pillow>=8.0.1"],
资源池的租户id，记录资源池创建在哪个租户账号下。 表6 PoolMetaAnnotations 参数 参数类型 描述 os.modelarts/description String 资源池的描述信息。 os.modelarts/billing.mode String 计费模式。可选值如下： 0：按需计费
停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe” 日志提示“ValueError: Invalid endpoint: obs.xxxx.com” 日志提示“errorMessage:The
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