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--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景 如
自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载，只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。 创建模型的几种场景 从训练作业中导入模型文件创建模型：在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练
发请求时model指定为lora1或者lora2即为LoRA推理。 --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，若未使用量化功能，则无需配置。根据使用的量化方式配置，可选择awq、smoothquant或者GPTQ方式。 --speculative-model
文件创建完成后，系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox.file 输入如下代码，实现如下几个简单的功能。 引入MoXing Framework。 在已有的“modelarts-test08/moxing”目录下，创建一个“test01”文件夹。
9999999%。 训练故障自动恢复 用户在训练模型过程中，存在因硬件故障而产生的训练失败场景。针对硬件故障场景，ModelArts提供容错检查功能，帮助用户隔离故障节点，优化用户训练体验。 容错检查包括两个检查项：环境预检测与硬件周期性检查。当环境预检查或者硬件周期性检查任一检查项出
查询作业引擎规格 功能介绍 查看指定作业的引擎类型和版本。 创建训练作业和预测作业需要指定引擎规格。 URI GET /v1/{project_id}/job/ai-engines 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
的标签予以区分。 重新运行：可以单击“重新运行”直接在某条记录上运行该工作流。 您可以对该条工作流的所有运行记录进行筛选和对比。 筛选：该功能支持您对所有运行记录按照“运行状态”和“运行标签”进行筛选。 图2 筛选 对比：针对某条工作流的所有运行记录，按照状态、运行记录、启动时间、运行时长、参数等进行对比。
按订单的购买周期计费。 秒级计费，按小时结算。 适用计费项 计算资源 计算资源、云硬盘 适用资源池 专属资源池 公共资源池、专属资源池 适用功能模块 Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 Lite Cluster Lite Server
于存储模型文件、训练数据、代码、日志等，提供了高可靠性的数据存储解决方案。 约束限制 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格，只有llama3-8B/70B支持该功能。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。
Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”，用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 如果选择付费资源，则请确认账号未欠费，且余额高于所选计算规格的收费标准，否则可能会导致AI
上述命令表示把宿主机的"/mnt/sfs_turbo"目录挂载到容器的"/sfs"目录，在宿主机和容器对应目录的所有改动都是实时同步的。 分析错误时：训练镜像先看日志，推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志： docker logs -f 39c9ceedb1f6
数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal
Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
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user用户家目录。 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。 ${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示
0为例）工具，单击左上角，选择“File>New”，弹出新建对话框，选择“WebSocket Request”（当前为beta版本）功能： 图3 选择WebSocket Request功能 在新建的窗口中填入WebSocket连接信息： 左上角选择Raw，不要选择Socket.IO（一种WebSoc
--quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，如果未使用量化功能，则无需配置。根据使用的量化方式配置，可选择awq、smoothquant或者GPTQ方式。该参数可与投机推理配合使用，实现投机校验模型的量化功能。 --enable-chunked-
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