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环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相互转换。如开发阶段代码稳定后，则会进入实验阶段，通过不断尝试调整超参来迭代模型；或在实验阶段，有一个可以优化训练的性能的想法，则会回到开发阶段，重新优化代码。
对text_encoder等模型提升效果不大，性能主要瓶颈点在unet模型中，主要对unet模型做调优，整体的操作步骤如下： 转换前先清理缓存，避免转换时的影响。 #shell # 删除已有的aoe知识库，或者备份一份 rm -rf /root/Ascend/latest/data/aoe
作业状态。可选值如下： Queue：排队中 Pending：等待中 Abnormal：异常 Terminating：中止中 Creating：创建中 Running：运行中 Completed：已完成 Terminated：已终止 Failed：运行失败 sort 否 String 排序依据字段。可选值：
Queuing：排队中 Running：运行中 Failed：运行失败 Completed：已完成 Terminating：停止中 Terminated：已停止 CreateFailed：创建失败 TerminatedFailed：停止失败 Unknown：未知状态 Lost：异常 duration Long
音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 方案概览 本方案介绍
音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 方案概览 本方案介绍
Error 803: system has unsupported display driver / cuda driver combination</module> 解决方式 先排查cuda和torch版本是否兼容。 # cuda版本 nvcc --version # nvidia-smi版本
产品变更公告 网络调整公告
变更计费模式 变更计费模式概述 按需转包年/包月 包年/包月转按需
awq.html。 Step2 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对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
o_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对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
Lite弹性集群面向k8s资源型用户，提供托管式k8s集群，并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件，以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。请参见弹性集群k8s Cluster。 弹性裸金属：弹性裸金属提供不
后续使用新网络创建Standard资源池。 表1 上线局点 上线局点 上线时间 华东二 2024年10月29日 20:00 父主题： 产品变更公告
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
o_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对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
“Queuing”、“Running”、“Failed”、“Completed”、“Terminating”、“Terminated”、“CreateFailed”、“TerminatedFailed”、“Unknown”、“Lost”。 duration Long 训练作业运行时长，单位为毫秒。
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
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