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# 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下: 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“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。
=(不等于)、>(大于)、>=(大于等于)、<(小于)、<=(小于等于)、in(包含)、or(或)。 left 否 Object 节点执行条件为true时的分支。 right 否 Object 节点执行条件为false时的分支。 表11 WorkflowSubgraph 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否
--model-path:原始模型权重路径。 --quan-path:转换后权重保存路径。 --group-size:量化group size参数,指定-1时为per-channel权重量化,W4A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。
频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
--model-path:原始模型权重路径。 --quan-path:转换后权重保存路径。 --group-size:量化group size参数,指定-1时为per-channel权重量化,W4A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。
=(不等于)、>(大于)、>=(大于等于)、<(小于)、<=(小于等于)、in(包含)、or(或)。 left Object 节点执行条件为true时的分支。 right Object 节点执行条件为false时的分支。 表16 WorkflowSubgraph 参数 参数类型 描述 name String 子图名称。
频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
data_batch_2 |-------- ... 其中“DDP”为创建训练作业时的“代码目录”,“main.py”为上文代码示例(即创建训练作业时的“启动文件”),“cifar-10-batches-py”为解压后的数据集文件夹(放在input_dir文件夹下)。 如果使用自
工作流来源,可选值为ai_gallery,表示工作流是从AI Gallery导入的。 storages 否 Array of WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels 否 Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。
--model-path:原始模型权重路径。 --quan-path:转换后权重保存路径。 --group-size:量化group size参数,指定-1时为per-channel权重量化,W4A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。
--model-path:原始模型权重路径。 --quan-path:转换后权重保存路径。 --group-size:量化group size参数,指定-1时为per-channel权重量化,W4A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。
String 工作流来源,可选值为ai_gallery,表示工作流是从AI Gallery导入的。 storages Array of WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。
--model-path:原始模型权重路径。 --quan-path:转换后权重保存路径。 --group-size:量化group size参数,指定-1时为per-channel权重量化,W4A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。
--port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5 --parallel-num:每轮并发数,支持多个,如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens:输入长度,支持多个,如
官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例: huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf
LM等预置模型服务。 免费体验MaaS预置服务 - 应用体验 ModelArts Studio大模型即服务平台提供了MaaS应用实践中心,为具体的应用场景提供一整套解决方案。 在MaaS应用实践中心查看应用解决方案
--model-path:原始模型权重路径。 --quan-path:转换后权重保存路径。 --group-size:量化group size参数,指定-1时为per-channel权重量化,W4A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。
--model-path:原始模型权重路径。 --quan-path:转换后权重保存路径。 --group-size:量化group size参数,指定-1时为per-channel权重量化,W4A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。
--model-path:原始模型权重路径。 --quan-path:转换后权重保存路径。 --group-size:量化group size参数,指定-1时为per-channel权重量化,W4A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。