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perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。
行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本,获得对应的token序列,user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与in
本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_
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理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例)。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。 Tensorflow TensorFlow存在两种接口类型,keras接口和tf接口,其训练和保存模
提交代码至GitHub仓库 完成上述操作后,可以在JupyterLab的git插件页面的History页签,看到“origin/HEAD”和“orgin/master”已指向最新一次的提交。同时在GitHub对应仓库的commit记录中也可以查找到对应的信息。 父主题: 通过Ju
py”中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置,用户无需自行安装。 表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型 父类 导入语句 TensorFlow TfServingBaseService
从Manifest文件导入规范说明 Manifest文件中定义了标注对象和标注内容的对应关系。此导入方式是指导入数据集时,使用Manifest文件。选择导入Manifest文件时,可以从OBS导入。当从OBS导入Manifest文件时,需确保当前用户具备Manifest文件所在OBS路径的权限。
当Notebook实例不再需要时,调用删除Notebook实例接口删除实例。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目ID和名称、获取帐号名和帐号ID和获取用户名和用户ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST