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使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel
[ICLR'24]论文中提出的多模态能力的跨语言泛化技术实现。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展MiniCPM-V2.0 LoRA训练的详细过程,及一份推理示例代码。完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。
${dockerfile_image_name}:在step5中,使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜
节点池管理 查询节点池列表 创建节点池 查询指定节点池详情 更新节点池 删除节点池 查询节点池的节点列表
Array<Array<String>> 超参搜索某个trial结果的每条数据列表。 请求示例 如下查询training_job_id为04f679b17380d32a2f32c00335c4b5ba作业的超参敏感度分析结果。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/tr
删除APP 功能介绍 删除指定的APP,只有APP的创建用户才可以删除APP,且APP没有绑定的API。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE
Integer 模型部署的实例数,当前限制最大实例数为128,如需使用更多的实例数,需提交工单申请。 envs 否 Map<String, String> 运行模型需要的环境变量键值对,可选填,默认为空。 src_path 是 String 批量任务输入数据的OBS路径。 dest_path
单击操作列的“续费”。 图1 单个续费 批量续费:在资源页面勾选需要续费的资源,单击列表左上角的“批量续费”。 选择资源的续费时长,判断是否勾选“统一到期日”,将资源的到期时间统一到各个月的某一天(详细介绍请参见统一包年/包月资源的到期日)。确认配置费用后单击“去支付”。 进入支
用更加了解。 确定自定义镜像大小 自定义镜像的大小推荐15GB以内,最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。 ModelArts公共资源池的容器引擎空间为50G,专属资源池的容器引擎空间的默认为50G,支持在创建专属资源池时自定义容器引擎空间。
理、数据库查询等,从而扩展其能力。 实时数据访问 由于大模型通常基于静态数据集训练,不具备实时信息。Function Calling允许模型访问最新的数据,提供更准确、更及时的回答。 提高准确性 在需要精确计算或特定领域知识时,大模型可以通过调用专门的函数来提高回答的准确性,例如
X-Subject-Token的值)。 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 workspace_id 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。 请求示例
服务管理细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 部署模型服务 POST /v1/{project_id}/services modelarts:service:create - √ √ 查询模型服务列表 GET /v1/{project_id}/services
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4 Apps 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 否 String APP的编号,可通过查询APP列表获取。 响应参数 状态码: 200
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel
资源标签管理 查询资源池的所有标签 查询资源池上的标签
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。多模态只支持hf上下载的awq权重,可跳过步骤一。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 pe
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
一个预训练的文本到图像模型CogView2,还提出了多帧速率分层训练策略,以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型,CogVideo性能优于所有公开可用的模型,在机器和人类评估方面都有很大的优势。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevSe