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torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, ) 3）为减少量化时间，建议将以下参数设置为512； NUM_CALIBRATION_SAMPLES = 512 执行权重量化： python deepseek_moe_w8a8_int8
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服务的权限，并结合实际需求进行选择，ModelArts支持的系统权限，请参见表1。 表1 服务授权列表 待授权的服务 授权说明 IAM权限设置 是否必选 ModelArts 授予子用户使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有任何
表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
MindSpore Lite云侧推理包解压缩后，设置LITE_HOME环境变量为解压缩的路径，例如： export LITE_HOME=$some_path/mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH： export
worker_id 否 String 标注成员ID，可调用标注成员列表接口获取。 响应参数 无 请求示例 提交验收任务的样本评审意见。设置是否通过为“true”，评审分数为“A”。 { "comments" : [ { "worker_id" : "8c15ad0
试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。 停止 单击指定节点查看详情，可以对运行中的节点进行停止操作。 继续运行 对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时，节点运行会处于“等待操作”状态，用户完成相关数据的配置后，可单击“继续运行”按钮并确认继续执行当前节点。 部分运行Workflow节点
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
若显存较低可以调整batch_size保证正常运行，改为8或者更小。 本次训练step为1000，训练时间较长，可以改为500。 如开启deepspeed训练时，需要设置参数checkpointing_steps>max_train_steps（严格大于），否则会报错。 父主题： 文生图模型训练推理
oken和大于max_model_len，服务端返回报错Response payload is not completed，见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务，服务端响应200，见图3。 客户端仍返回报错Response payload
理”，单击“创建”，进入模型管理。 设置模型的参数，如图13所示。 元模型来源：从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径：单击选择前面创建的镜像。 容器调用接口：选择HTTPS。 host：设置为8443。 部署类型：选择在线部署。 图13 设置模型参数 填写apis定义，单击“保
56.parquet，数据大小：24M左右。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更
在数据集详情页，单击右侧“发布”，在发布数据集页面编辑发布信息后，单击“发布”。 表1 发布数据集的参数说明 参数名称 说明 中文名称 数据集发布后显示的名称，在创建数据集时设置的名称，此处不可编辑。 任务类型 选择合适的任务类型。 许可证 必填项，根据业务需求选择合适的许可证类型。 描述 必填项，填写资产简介，数
56.parquet，数据大小：24M左右。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更
oken和大于max_model_len，服务端返回报错Response payload is not completed，见图2。 再次设置输入输出的token合小于max_model_len访问推理服务，服务端响应200，见图3。 客户端仍返回报错Response payload
有空格，不能以_sys_开头。 value String TMS标签的value。长度不能超过255个字符。 请求示例 创建训练作业标签。设置TMS标签的key/value为“111”和“k3”，TMS标签的key/value为"k3"和“v2”。 POST https:/
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
节点池名称。比如：nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags Array
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