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├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包
描述 attributes Array of LabelAttribute objects 标签的多维度属性,如标签为“音乐”,可能包含属性“风格”、“歌手”等。 name String 标签名称。 property LabelProperty object 标签基本属性键值对,如颜色、快捷键等。
描述 attributes Array of LabelAttribute objects 标签的多维度属性,如标签为“音乐”,可能包含属性“风格”、“歌手”等。 count Integer 该标签的打标数量。 name String 标签名称。 property LabelProperty
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库,快速查看及编辑内容,并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中,选择一个实例,
/home_host/work/pipeline cd /home_host/work/pipeline 将onnx pipeline依赖的图生图源码“pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img.py”复制到该目录下,名称改为“pipeline_onnx
huaweicloud.com/home中,搜索pypi ,也可以查看“pip.conf”文件内容。 下载“torch*.whl ”文件。 在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。 torch-1
huaweicloud.com/home中,搜索pypi ,也可以查看“pip.conf”文件内容。 下载“torch*.whl ”文件。 在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。 torch-1
描述 attributes Array of LabelAttribute objects 标签的多维度属性,如标签为“音乐”,可能包含属性“风格”、“歌手”等。 name String 标签名称。 property LabelProperty object 标签基本属性键值对,如颜色、快捷键等。
key='df', mode='w') pd.read_hdf('obs://wolfros-net/hdftest.h5') 通过重写pandas源码API的方式,将该API改造成支持OBS路径的形式。 写h5到OBS = 写h5到本地缓存 + 上传本地缓存到OBS + 删除本地缓存 从OBS读h5
ckerfile文件,构建新的镜像,并上传至SWR中。 在构建镜像的过程中会下载完整的模型代码、执行环境,然后自动进行NPU适配,并将以上源码和环境打包至镜像中。 在ModelArts中创建训练作业如:SFT全参微调训练,执行代码包中例如:finetune/finetune_ds
执行如下命令进入容器,并进入AutoAWQ目录下, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2
执行如下命令进入容器,并进入AutoAWQ目录下, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2
“obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz,下载“mnist
如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明: 高性能计算:主要是高带宽的需求,用于共享文件存储,比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明: 高性能计算:主要是高速
执行如下命令进入容器,并进入AutoAWQ目录下, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2
false git clone代码仓,以diffusers为例(注意替换用户个人开发目录)。 # git clone diffusers源码,-b参数可指定分支,注意替换用户个人开发目录 cd /home_host/用户个人目录 mkdir sd cd sd git clone
attributes 否 Array of LabelAttribute objects 标签的多维度属性,如标签为“音乐”,可能包含属性“风格”、“歌手”等。 name 否 String 标签名称。 property 否 LabelProperty object 标签基本属性键值对,如颜色、快捷键等。
描述 attributes Array of LabelAttribute objects 标签的多维度属性,如标签为“音乐”,可能包含属性“风格”、“歌手”等。 count Integer 该标签的打标数量。 name String 标签名称。 property LabelProperty
描述 attributes Array of LabelAttribute objects 标签的多维度属性,如标签为“音乐”,可能包含属性“风格”、“歌手”等。 count Integer 该标签的打标数量。 name String 标签名称。 property LabelProperty
list(map(lambda x: x['input_ids'], sample[key])) return sample 支持的是预训练数据风格,会根据参数args.json_keys的设置,从数据集中找到对应关键字的文本内容。例如本案例中提供的 train-00000-of-00