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
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
进入“下载详情”页面，填写以下参数。 下载方式：ModelArts数据集。 目标区域：华北-北京四。 数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标
进入“下载详情”页面，填写以下参数。 下载方式：ModelArts数据集。 目标区域：华北-北京四。 数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标
单击“选择模型”，选择“模型广场”或“我的模型”下面的模型。 资源设置 资源池类型 资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 实例规格 选择实例规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息。 流量限制（QPS） 设置待部署模型的流量限制QPS。
选择压缩后模型权重文件存放的OBS路径。 资源设置 资源池类型 资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 实例规格 选择实例规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息。 更多选项 永久保存日志 选择是否打开“永久保存日志”开关。
config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003
config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003
uracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <run_type>：训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full】 训练完成后，test-benchmark目录下会生成训练日
uracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <run_type>：训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full】 训练完成后，test-benchmark目录下会生成训练日
config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003
--data-dir='/temp/profiling_dir' 图7 命令样例 命令执行后生成融合算子优化建议的HTML，相关融合算子问题概览会按照不同融合算子类型进行汇总。 图8 生成结果 表2 参数解释 参数 缩写 是否必填 说明 --data-dir -d 必填 代表存储Profiling单卡性
--output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'
config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003
修改为指定模型，如"llama"。 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。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使
--output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") # if quantized with device_map set quantized_model.to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
