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第二种,如果是AI Gallery社区的Notebook案例,使用的资源是ASCEND的,“Run in ModelArts”跳转到CodeLab,就可以使用昇腾卡进行训练。 也支持切换规格 父主题: CodeLab
如果问题仍未解决,可以在VS Code官方社区查找相关解决方案或更新插件。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。
量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。
ModelArts提供了CodeLab功能,一方面,一键进入开发环境,同时预置了免费的算力规格,可直接免费体验Notebook功能;另一方面,针对AI Gallery社区发布的Notebook样例(.ipynb格式文件),可直接在CodeLab中打开,查看他人分享的样例代码,具体请参见使用
使用CodeLab免费体验Notebook 面向众多开发者,ModelArts提供了CodeLab功能,一方面,一键进入开发环境,同时预置了免费的算力规格,可直接免费体验Notebook功能;另一方面,针对AI Gallery社区发布的Notebook样例(.ipynb格式文件),
-i "s/ma-user/#ma-user/g" /etc/sudoers #不允许ma-user用户免密执行所有命令 } delete_sniff_compiler hardening_ssh_config Ascend镜像中存在hcc编译器,具体说明请参见昇腾社区提供的
Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?
Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?
量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。
AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供模型、算法、HiLens技能、数据集等内容的共享。当您订阅商品失败可参照如下方式解决: 请检查您是否完成实名认证。 账号注册成功后,您需要完成“实名认证”才可以正常使用服务。具体认证方式请参见实名认证。
发布ModelArts模型 针对ModelArts中创建的模型,支持以下发布方式: 发布至AI Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供算法、模型、数据集等内容的共享,为高校科研机构、模型开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等群体
方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。
方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。
方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。
方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。
AI Gallery功能介绍 面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区,通过大模型为用户提供服务,普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型,同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验,助力开发者快速了解并学习大模型。
使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。
当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。