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quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model
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本教程案例是基于ModelArts Lite Server运行的，需要购买并开通Server资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。
如何通过PyCharm ToolKit创建多个作业同时训练？ PyCharm ToolKit一次只能运行一个作业，运行第二个作业时需要手动将第一个作业停止。 父主题： PyCharm Toolkit使用
yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml样例配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
如何对OBS的文件重命名？ 由于OBS管理控制台不支持对OBS的文件重命名，当您需要对OBS文件进行重命名时需要通过调用MoXing API实现，在已有的或者新创建的Notebook中，执行如下命令，通过接口对OBS中的文件进行重命名。 具体操作如下： 如下示例为将文件“obs_file
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clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载 Python依赖包下载：进入 scripts/install.sh 文件中，找到需要安装的pip文件，如下列所示。直接下载pip文件，注意：下载要求的版本。
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入驻AI Gallery 如果需要在AI Gallery中发布HiLens、报名实践活动或发布AI说，则需要先完成入驻AI Gallery。 如果没有入驻过AI Gallery，在报名实践活动或发布AI说时，将跳转至“欢迎入驻AI Gallery”页面。 在“欢迎入驻AI Gal
ModelArts提供如下方式实现模型训练前的算法准备。 使用订阅算法 ModelArts的AI Gallery提供了可以直接订阅的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。 使用预置框架 如果您需要使用自己开发的算法，可以选择使用ModelArts预置框架。ModelArts支持了大多数主流的AI引
SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。 表4 VolumeReq 参数 是否必选 参数类型 描述 capacity 否 Integer 存储
创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 图像分类项目，图片标注至少需要两个类别，且每个类别至少5张图片，才可以开始自动训练。 父主题： 模型训练
在复核页面，单击“按照标签过滤”，选择需要复核的标签类型图片。 在当前页面，您可以选择对当前的标签类型的图片，按照标注面积排序，或按照宽高比排序。 依次单击需要复核的图片，在标注页面拖动图片的标注框，即可重新完成标注。（修改后的图片会带有“已修改”的信息。） 您也可以选中需要删除标签的图片，单击右
授权操作。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户关于OBS的所有权限和ModelArts的基础操作权限，请参见配置基础操作权限。 如果您需要对用户使用OBS和ModelArts的权限进行精细化管理，进行自定义
当前训练任务排队的逻辑是先进先出，前面的任务没运行完后面的任务不会运行，有可能会造成小任务被“饿死”，需要用户注意。 饿死指的是前面的任务被一个大的任务堵着（例如是64卡），需要等空闲64卡这个任务才能运行，64卡的任务后面跟着1卡的。即使现在空出来30卡，这个1卡的任务也排不上。
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