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字节对齐的几个例子浅析 总结 #define和const的区别，const比#define的优点 数组和指针的区别 malloc、free和new、delete的区别与联系
处理对象的一种基本方式。这种场景经常出现在方法参数的传递。 2.3 算术运算符 整数除法会直接截断，而非进位+=，-= 与 C++ 相同的简写形式同时进行运算和赋值操作，由运算符后跟等号表示，并且与语言中的所有运算符一致（只要有意义）一元减号可以得到数据的负值。一元加号的作用相
来对比一下这三款CSS预处理器语言在这方面应用又有何不同异同。 条件语句 说到编程，对于编程基本控制流，大家并不会感到陌生，除了循环就是条件了。条件提供了语言的可控制，否则就是纯粹的静态语言。提供的条件有导入、混合、函数以及更多。在编程语言中常见的条件语句： if/else if/else
IDE，基于华为云服务提供的能力，帮助开发者更高效、便捷的搭建应用。API插件关联华为云服务下的 API Explorer、DevStar、CodeLabs、SDK 中心和 CLI 中心产品，致力于为开发者提供更稳定、快速、安全的编程体验。 在本插件中，我们提供了但不局限于如下的功能： 对接华
分享在Classroom中学习C语言时做的思维导图，PDF文件见附件。 C语言是面向过程的，更加适合嵌入式开发。
Go+ 是一门融合工程开发的 Go、数据科学领域的 Python、编程教学领域的 Scratch，以 Python 之形结合 Go 之心，让工程师处理数据不需要学习新的开发语言，让初学者学习编程、开发作品的门槛更低的编程语言。 正文 Go+ 提供了对正则表达式的内置支持。今天我们就来介绍一些
o.json文件中添加数据集描述。 关于数据集文件的格式及配置，请参考data/README_zh.md的内容。可以使用HuggingFace/ModelScope上的数据集或加载本地数据集。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_trai
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?so
--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)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。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 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
权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和l
权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以llama2-70b和lla
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题： 准备镜像
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置，权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址，数据指定data.tgz里面提供的gsm8k数据。 查看精度结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格： 精度结果
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
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