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创建test-benchmark目录，该目录存放训练生成的权重文件及训练日志。 # 任意目录创建 mkdir test-benchmark 修改yaml文件参数中model_name_or_path、dataset_dir和dataset或eval_dataset参数配置，修改代码目录下accuracy_cfgs
co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 在Notebook中运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 git clone -b v0.2.5 https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ
备用系统，维持模型训练不中断，保护长期项目免受时间与资源损耗，确保进展与收益。 大模型应用开发，帮助开发者快速构建智能Agents 在企业中，项目级复杂任务通常需要理解任务并拆解成多个问题再进行决策，然后调用多个子系统去执行。MaaS基于多个优质昇腾云开源大模型，提供优质Prompt
示例二：物体检测数据集Manifest文件导入 annotation_config = dict() # Manifest文件导入任务中，传入annotation_config参数可以导入标注信息 import_resp = dataset.import_data(
表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 job_name 是 String 可视化作业名称。限制为1-20位只含数字，字母，下划线，中划线的名称。 job_desc 否 String 对可视化作业的描述，默认为空，字符串的长度限制为[0, 256]。 train_url 是
专属资源池的费用请参考专属资源池计费项。 - - 存储资源 对象存储OBS 用于存储批量部署服务的输入和输出数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意： 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照OBS的计费规则进行持续计费。 按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用perg
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d同时出现。 pool_id 是 String 专属资源池ID。可在ModelArts管理控制台，单击左侧“专属资源池”，在专属资源池列表中查看资源池ID。创建专属池作业时，pool_id必选，且不能与spec_id同时出现。 engine_id 是 Long 训练作业选择的引擎
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√ x x x x llava-hf/llava-v1.6-34b-hf at main (huggingface.co) 说明：当前版本中yi-34b、qwen1.5-32b模型暂不支持单卡启动，glm4-9b模型仅支持单卡启动。 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明
print(model_object_list) 参数说明 查询模型列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的模型个数， list中每个元素都是Model对象，对象属性和查询模型详情相同。查询模型列表返回说明： model_list = [model_instance1,
专属资源池的费用请参考专属资源池计费项。 - - 存储资源 对象存储OBS 用于存储模型训练的输入和输出数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意： 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照OBS的计费规则进行持续计费。 按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用perg
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