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您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
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T_S=600 # PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF优先设置为expandable_segments:True # 如果有涉及虚拟显存相关的报错,可设置为expandable_segments:False export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=e
254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU卡状态。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi
254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。
自定义引擎创建模型规范 使用自定义引擎创建模型,用户可以通过选择自己存储在SWR服务中的镜像作为模型的引擎,指定预先存储于OBS服务中的文件目录路径作为模型包来创建模型,轻松地应对ModelArts平台预置引擎无法满足个性化诉求的场景。 ModelArts将自定义引擎类型的模型部
254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU卡状态。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi
Gallery订阅模型 部署上线 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。ModelArts支持将训练好的模型一键部署到端、边、云的各种设备上和各种场景上,并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 在线服务 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多
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ageNet 512×512和256×256的测试中,DiT-XL/2模型实现了2.27的FID值。 下文以Dit模型为例,介绍如何在昇腾设备上如何进行模型迁移,精度及性能调优。 环境准备 迁移环境准备有以下两种方式: 表1 迁移环境准备方式 方式 说明 ModelArts Notebook
Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息,然后构建推理模型,获取输入数据,模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示: # base_mslite_demo.py import mindspore_lite as mslite # 设置目标设备上下文为Ascend,指定device_id为0。
、高级配置等后续步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意:创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
查询数据集的统计信息 功能介绍 查询数据集的统计信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{
ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web
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登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”,进入“节点”列表页面。 鼠标移动至节点名称上,复制需要退订的实例ID。 图3 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID,与Server产品所封装的BMS/ECS
查询数据集导出任务的状态 功能介绍 查询数据集导出任务的状态。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datase