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下载地址：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关，请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64，请下载mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64
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
ce_cfgs.yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>
请检查/etc/fstab配置文件中UUID的正确性，否则可能会导致机器重启失败 挂载磁盘错误，导致机器重启异常 - GPU：Ant系列机器动态路由配置错误 GpuRouteConfigError 重要 Ant系列机器网卡%s动态路由未配置或配置错误，CMD [ip route]: %s
从AI Gallery订阅一个图像分类的算法进入AI Gallery>资产集市>算法，搜索自动学习算法-图像分类。 单击算法右侧的“订阅”。 在弹出的窗口中，勾选“我已阅读并同意 《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gallery服务协议》”后，单击“继续订阅”。 订阅
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeR
复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR： docker tag ${dockerfile_image_name} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： ${docke
LLama-Factory ShareGPT 指令微调数据：ShareGPT 格式来源于通过记录 ChatGPT 与用户对话的数据集，主要用于对话系统的训练。它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：包含一系列对话对象，每个
LLama-Factory ShareGPT 指令微调数据：ShareGPT 格式来源于通过记录 ChatGPT 与用户对话的数据集，主要用于对话系统的训练。它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：包含一系列对话对象，每个
docker pull {image_url} Step6 修改并上传镜像 1. 登录指令输入之后，使用下列示例命令： docker tag {image_url} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询
复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR： docker tag ${dockerfile_image_name} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： ${docke
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
ate”才能调用成功。keras官方文档请参见https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0。 处理方法 将训练代码里的参数名称“lr”改成“learning_rate”。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用M
（可选）Session鉴权 Session鉴权概述 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权，并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后，您可以直接调用ModelArts的SDK接口。 ModelArts开发环境
strings 镜像支持的规格。 枚举值如下： CPU GPU ASCEND swr_path String SWR镜像地址。 tag String 镜像Tag。 type String 镜像类型。枚举值如下： BUILD_IN：系统内置镜像。 DEDICATED：用户保存的镜像。 update_at
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。 父主题： 模型管理
复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR： docker tag ${dockerfile_image_name} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： ${docke
end Snt9B。 如果使用Server资源，请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
docker pull {image_url} Step6 修改并上传镜像 1. 登录指令输入之后，使用下列示例命令： docker tag {image_url} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询
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