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的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选
scripts/install.sh 在执行 scripts/install.sh 安装命令时,需要确认机器是否已连通网络。若无法连通网络,可使用离线安装的方式,具体参考离线训练安装包准备说明。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 脚本中的 transformers
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,
面列举的原始工具MS Convertor、Benchmark和msprof。使用指导详见AIGC工具tailor使用指导。 模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite Convertor,支持onnx、pth、tensorflowLite多种类型的模型转换,转换后的模型可直
接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/notebooks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加
Spark job. Example: ma-cli dli-job submit --name test-spark-from-sdk --file test/sub_dli_task.py
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,
i_precision_compare_details_{timestamp}.csv文件的API详细达标情况。 详细工具的使用指导请参考离线预检和在线预检介绍。 父主题: Msprobe工具使用指导
905版本)目录中。代码目录结构如下。精度测试使用到的mmlu和ceval数据集已经提前打包在代码中。 benchmark_eval ├──apig_sdk # ma校验包 ├──cpu_npu # 检测资源消耗 ├── config │ ├── config
然后单击“确定”。 当数据完成标注后,您还可以进入“已标注”页签,对已标注的数据进行修改。 基于音频修改 在标注作业详情页面,单击“已标注”页签,然后在音频列表中选中待修改的音频(选择一个或多个)。在右侧标签信息区域中对标签进行修改。 修改标签:在“选中文件标签”区域中,单击操
的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选
ython,在下拉列表中单击“Install”进行安装。 图8 安装云端Python插件 如果安装云端的Python插件不成功时,建议通过离线包的方式安装。具体操作请参见安装远端插件时不稳定,需尝试多次。 Step4 云上环境依赖库安装 在进入容器环境后,可以使用不同的虚拟环境,
络。 配置VM环境。 在docker机器中,使用如下命令下载安装脚本。 wget https://cnnorth4-modelarts-sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/modelarts/custom-image-build/install_on_ubuntu1804
vllm_ppl.py 里是ppl的配置项。由于离线执行推理,消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts 数量,可配合后面的参数适当减少 offline,是否启动离线模型,使用 ppl 时必须为 True tp_size,使用推理的卡数