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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
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
由浅入深，带您玩转ModelArts 01 了解 了解华为云ModelArts的产品架构、功能和基础知识，有助于您更准确地匹配实际业务，让AI开发变得更简单、更方便。 产品介绍 什么是ModelArts ModelArts功能介绍 AI开发基本流程介绍 如何访问ModelArts 03 入门实践
注意：推理应用开发时，需要使用模型的Resize功能，改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy
中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。
├──cpu_npu # 检测资源消耗 ├── config │ ├── config.json # 服务的配置模板，已配置了ma-standard，tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息
n目录中，代码目录结构如下： benchmark_eval ├── config │ ├── config.json # 服务的配置模板，已配置了ma-standard，tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息
在“代码”页签，单击右侧的“下载”将完整代码下载到本地，您也可以单击下方列表中的文件名称进行预览。 目前如下后缀结尾的文件类型支持代码预览：txt、py、h、xml、html、c、properties、yml、cmake、sh、css、js、cpp、json、md、sql、bat、conf 图1 下载预览代码
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算子生成工具。 通过固定shape获取更好的常量折叠 在MindIR格式转换时（即执行converter_lite命令时），通过指定具体的静态shape，并且打开--optimize参数指定“ascend_oriented”能够获得更好的常量折叠优化效果。inputShape查看方法请见转换关键参数准备。
本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单：仅需修改一行代码。 通信瓶颈 ：负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU，因此有较大的通信开销。 GPU负载不均衡：负
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gy.proto文件生成策略恢复文件。 训练脚本根据策略恢复文件，加载临终ckpt进行续训练。 在数据并行场景下，也是类似的流程，只是更为简单，无需生成并行策略文件和策略恢复文件，只要保存和加载临终ckpt文件即可。 特性使用操作 安装优雅退出二进制包 通过ma_pre_start
400 Bad Request 请求包含语法错误。 403 Forbidden 服务器拒绝执行。 404 Not Found 服务器找不到请求的网页。 500 Internal Server Error 服务内部错误。
listen 0.0.0.0:8080 ssl; error_page 502 503 /503.html; location /503.html { return 503 '{"error_code": "ModelArts.4503","error_msg":
声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:
声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:
status 否 String 工作流状态。 labels 否 String 工作流标签。 template_id 否 String 工作流模板ID。 limit 否 String 分页参数limit，表示单次查询的条目数上限。假如要查询20~29条记录，offset为20，limit为10。
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