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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.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
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.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
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保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 SAVE_TOTAL_LIMIT 0 用于控制权重版本保存次数。 当参数不设置或<=0时，不会触发效果。 参数值需<=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 当参数值
保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 SAVE_TOTAL_LIMIT 0 用于控制权重版本保存次数。 当参数不设置或<=0时，不会触发效果。 参数值需<=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 当参数值
--saveType=MINDIR --configFile=aoe_config.ini 命令执行成功后，性能自动优化前后的性能对比会打印到控制台上，同时会生成更为详细的json格式调优报告。 图2 自动调优输出文件 需要注意的是，并不是所有的模型使用性能自动调优都是有收益的。在本
启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/work/
启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/work/
启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/ws/ll
JupyterLab插件：插件包括规格切换，分享案例到AI Gallery进行交流，停止实例（实例停止后CPU、Memory不再计费）等，提升用户体验。 支持SSH远程连接功能：通过SSH连接启动实例，在本地调试就可以操作实例，方便调试。 预置镜像支持功能开发：基于ModelArts预置镜像进行依赖安装配
254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi
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.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
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