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  • config.json 內(nèi)容精選 換一換
  • import PrecisionDebugger debugger = PrecisionDebugger(config_path='./config.json') ... debugger.start() # 一般在訓練循環(huán)開頭啟動工具。 ... # 循環(huán)體 debugger.stop()
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    本文介紹了【【ModelArts】【模型部署】自訓練模型選擇從obs桶里部署模型時配置文件出現(xiàn)問題】相關(guān)內(nèi)容,與您搜索的config.json相關(guān)。邀你共享云計算使用和開發(fā)經(jīng)驗,匯聚云上智慧,共贏智慧未來...更多詳情請點擊查閱。
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  • config.json 更多內(nèi)容
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    行以下操作: 檢查訪問密鑰文件是否為相應服務器的訪問密鑰。 前往 云手機 控制臺頁面,檢查相應云手機實例運行狀態(tài)是否正常。 重新配置config.json的必要字段,嘗試重新連接恢復。 父主題: SSH隧道故障類
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    install transformers==4.48.2 當前Transformers不支持FP8量化格式加載,需要將權(quán)重文件夾中config.json中的以下字段刪除: W8A8權(quán)重量化 權(quán)重量化參考昇騰模型壓縮工具:https://gitee.com/ascend/msit/b
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    ~/.docker/config.json 新建一個名為 my-secret 的 Secret ccictl create secret docker-registry my-secret --from-file=path/to/.docker/config.json 選項 --al
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    max_model_len 解決方法: export VLLM_ALLOW_LONG_MAX_MODEL_LEN=1 允許傳入大于模型config.json 中的序列最大值。 問題3:使用離線推理時,性能較差或精度異常 解決方法:將block_size大小設置為128 from vllm
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    import PrecisionDebugger debugger = PrecisionDebugger(config_path='./config.json') ... debugger.start() # 一般在訓練循環(huán)開頭啟動工具。 ... # 循環(huán)體 debugger.stop()
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    進入sd目錄 如圖2所示,找到config.json文件,選中并復制到任意目錄,此處仍置于sd目錄下,重命名為config_user1.json。如圖3所示,同樣為用戶user2復制一份,命名為config_user2.json。 圖2 復制config.json文件 圖3 復制生成config_user1
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