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创建test-benchmark目录，该目录存放训练生成的权重文件及训练日志。 # 任意目录创建 mkdir test-benchmark 修改yaml文件参数中model_name_or_path、dataset_dir和dataset或eval_dataset参数配置，修改代码目录下accuracy_cfgs
co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 在Notebook中运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 git clone -b v0.2.5 https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ
服务配合CES监控告警功能一起使用。 SMN FullAccess 可选 VPC虚拟私有云 子账号在创建ModelArts的专属资源池过程中，如果需要开启自定义网络配置，需要配置VPC权限。 VPC FullAccess 可选 SFS弹性文件服务 授予子账号使用SFS服务的权限，
finetune全量微调示例中挂载了8张卡davinci0~davinci7。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 Step5 进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。
专属资源池的费用请参考专属资源池计费项。 - - 存储资源 对象存储OBS 用于存储批量部署服务的输入和输出数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意： 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照OBS的计费规则进行持续计费。 按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用perg
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用perg
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用perg
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示例二：物体检测数据集Manifest文件导入 annotation_config = dict() # Manifest文件导入任务中，传入annotation_config参数可以导入标注信息 import_resp = dataset.import_data(
表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 job_name 是 String 可视化作业名称。限制为1-20位只含数字，字母，下划线，中划线的名称。 job_desc 否 String 对可视化作业的描述，默认为空，字符串的长度限制为[0, 256]。 train_url 是
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 步骤二：启动量化服务 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用perg
约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 Server驱动版本要求23
d同时出现。 pool_id 是 String 专属资源池ID。可在ModelArts管理控制台，单击左侧“专属资源池”，在专属资源池列表中查看资源池ID。创建专属池作业时，pool_id必选，且不能与spec_id同时出现。 engine_id 是 Long 训练作业选择的引擎
支持FP16和BF16数据类型推理。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 Server驱动版本要求23.0.6。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 如果使用Server资源，请参考Lite
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用perg
√ x x x x llava-hf/llava-v1.6-34b-hf at main (huggingface.co) 说明：当前版本中yi-34b、qwen1.5-32b模型暂不支持单卡启动，glm4-9b模型仅支持单卡启动。 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明
训练作业的版本数。 请求示例 如下以查询训练作业状态为7，每页展示10条记录，指定到第1页，按照“job_name”排序并递增排列，查询作业名字中包含job的所有训练作业数据为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs
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