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--generate-scale:体现此参数表示会生成量化系数,生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数,则不需此参数,直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path:数据集路径,推荐使
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进入某条运行中的工作流,单击右上角的“停止”按钮,出现停止Workflow询问弹窗,单击确定。 只有处于“运行中”状态的工作流,才会出现“停止”按钮。 停止Workflow后,关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流,目前只能存在一个正在运行的实例,如果用
3567:用户只能访问自己账号下的obs目录,ModelArts在读取其他用户obs下的数据时,需要用户委托权限,没有创建委托,就没有权限使用其他用户obs中的数据。 登录ModelArts控制台,管理控制台,在左侧导航栏中选择“权限管理”,单击“查看权限”,检查是否配置了obs的委托权限。 图1
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
uant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
uant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
uant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
--generate-scale:体现此参数表示会生成量化系数,生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数,则不需此参数,直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path:数据集路径,推荐使
--generate-scale:体现此参数表示会生成量化系数,生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数,则不需此参数,直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path:数据集路径,推荐使
创建模型失败,如何定位和处理问题? 导入模型提示该账号受限或者没有操作权限 用户创建模型时构建镜像或导入文件失败 创建模型时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的? 通过OBS导入模型时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志 通过OBS创建模型时,构建日志中提示pip下载包失败
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供: python3 e
建了一个数据集,数据是存储在OBS中的。按照存储费用结算,那么数据存储到OBS的费用计算如下: 存储费用:数据管理模块的数据通过对象存储服务(OBS)上传或导出,存储计费按照OBS的计费规则。具体费用可参见对象存储价格详情。 综上,数据管理的费用 = 存储费用 父主题: 计费项
SDK、OBS SDK和MoXing的区别是什么? ModelArts的API或SDK支持模型下载到本地吗? ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件,属于内网还是公网访问? 调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时,如何填写资源池的参数?
配置MaaS访问授权 创建IAM用户并授权使用MaaS 配置ModelArts委托授权 配置用户缺失的服务权限
Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo,并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend:
等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。 使用流程 本节主要介绍在AI Gallery中管理资产的整体流程。 在AI
应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练) 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权