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
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use
增量训练输出权重 |── pretrain # 预训练输出权重 # 以下目录结构,用户自己创建 |── training_data #原始数据目
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use
业类型的支持。 自助专属池网络打通:可以在ModelArts管理控制台自行创建和管理专属资源池所属的网络。如果需要在专属资源池的任务中访问自己VPC上的资源,可通过“打通VPC”来实现。 更加完善的集群信息:全新改版的专属资源池详情页面中,提供了作业、节点、资源监控等更加全面的集
配模型输入。在后续处理中,转换模型输出为列表,用于Restful接口输出展示。 自定义推理逻辑的推理脚本示例 首先,需要在配置文件中,定义自己的依赖包,详细示例请参见使用自定义依赖包的模型配置文件示例。然后通过如下示例代码,实现了“saved_model”格式模型的加载推理。 当
手感很好,反应速度很快,不知道以后怎样 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面 没充一会电源怎么也会发热呢音量健不好用回弹不好 算是给自己的父亲节礼物吧物流很快下单不到24小时就到货了耳机更赞有些低音炮的感觉入耳很紧不会掉棒棒哒 标注文件“COMMENTS_114745_result
增量训练输出权重 |── pretrain # 预训练输出权重 # 以下目录结构,用户自己创建 |── training_data #原始数据目
增量训练输出权重 |── pretrain # 预训练输出权重 # 以下目录结构,用户自己创建 |── training_data #原始数据目
上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/{Model_Name}目录,用户根据自己实际规划路径修改;如Qwen2-72B。 具体步骤如下: 进入到${workdir}目录下,如:/home/ma-user/ws,创建to
增量训练输出权重 |── pretrain # 预训练输出权重 # 以下目录结构,用户自己创建 |── training_data #原始数据目
Standard运行的,需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
腾算力资源和完整的迁移工具链,帮助用户完成昇腾迁移的调测过程,进一步可在平台上将迁移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务,或者运行到自己的运行环境中。 MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎,后端对于昇腾有充分的适配,模型转换后可以在昇腾上获得更好的性能,配合