检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
randn(5, 3) print(x) available_dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu") y = torch.randn(5, 3).to(available_dev)
apt-get install -y ca-certificates curl ffmpeg git libgl1-mesa-glx libglib2.0-0 libibverbs-dev libjpeg-dev libpng-dev libsm6 libxext6 libxrender-dev
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16
描述 key 否 String 资源约束，可选键值如： flavor_type（资源类型），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； device_distributed_mode（是否支持多卡训练），对应值可选择multiple（支持）、singular（不支持）； host_
描述 key 否 String 资源约束，可选键值如： flavor_type（资源类型），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； device_distributed_mode（是否支持多卡训练），对应值可选择multiple（支持）、singular（不支持）； host_
apt-get install -y ca-certificates curl ffmpeg git libgl1-mesa-glx libglib2.0-0 libibverbs-dev libjpeg-dev libpng-dev libsm6 libxext6 libxrender-dev
基于ModelArts performance advisor插件的昇腾PyTorch性能调优步骤 基于ModelArts performance advisor插件的昇腾PyTorch性能调优主要分为以下步骤： 准确采集性能劣化时刻的profiling数据。 存储profiling数据。
String 资源约束，可选值如下： 资源类型（flavor_type），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； 是否支持多卡训练（device_distributed_mode），对应值可选择支持（multiple）、不支持（singular）； 是否支持分布式训练（host
lora_dropout float Lora dropout概率。 lora_rank int Lora attention维度。 per_device_train_batch_size int 用于训练的每个GPU/TPU core/CPU的批处理大小。 gradient_accumulation_steps
String 资源约束，可选值如下： 资源类型（flavor_type），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； 是否支持多卡训练（device_distributed_mode），对应值可选择支持（multiple）、不支持（singular）； 是否支持分布式训练（host
config.gpu_options.allow_growth = True config.gpu_options.visible_device_list = '0' with tf.Session(graph=tf.Graph(), config=config) as
is_bf16_supported() SUPPORT_FP16 = SUPPORT_CUDA and torch.cuda.get_device_capability(0)[0] >= 7 修改为 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA and True SUPPORT_FP16
custom_data) batch_per_gpu = 128 gpus_per_node = torch.cuda.device_count() if args.enable_gpu else 1 batch = batch_per_gpu * gpus_per_node
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 100 ModelArts.0116 The expected {0} exceeds the quota limit. 资源{0}超过配额限制。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
