推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 分割特征时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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修改读写分离权重 功能介绍 修改指定实例的读写分离权重。 该接口计划于2024-04-30下线。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 该接口仅支持RDS for PostgreSQL 11、RDS for PostgreSQL

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directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false，默认值为false。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串。 空：边上的权重、距离默认为1。 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 seeds 否 String

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- 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain

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描述 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式）。 X-Auth-Token 是 String 调用接口的认证方式分为Token和AK/SK两种，如果您使用的Token方式，此参数为必填，请填写Token的值。Token获取方式，请参考获取用户Token。 响应消息

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--model-type：模型类型。 --loader：权重转换要加载检查点的模型名称。 --tensor-model-parallel-size：张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --saver：检查模型保存名称。

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是否考虑边的方向。取值为true或者false，默认值为true。 weight 否 String 边上权重，取值为空或字符串。 当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 说明： 不支持对缺失属性值的默认处理，会直接报错。

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页签，进入 云服务器 页面。 如果您的 服务器 已通过企业项目的模式进行管理，您可选择目标“企业项目”后查看或操作目标企业项目内的资产和检测信息。 勾选目标服务器，单击列表上方的“关联资产重要性”。 图1 关联资产重要性 在弹窗中“资产重要性”项选择对应的资产重要等级。 确认无误，单击“确认”，完成关联。

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--loader：权重转换要加载检查点的模型名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP} 张量并行数，需要与训练脚本中的配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP} 流水线并行数，需要与训练脚本中的配置一样。 --saver：检查模型保存名称。

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HuggingFace权重转换操作 下载baichuan2-13b的预训练权重和词表文件，并上传到/home/ma-user/ws/tokenizers/baichuan2-13b-hf目录下。具体下载地址请参见表1。如果已下载，忽略此步骤。 创建权重转换后的输出目录/home/m

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directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 - OD_pairs

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如果没有提供权重，则使用缺省值：{0.1, 0.2, 0.4, 1.0} 通常的权重是用来标记文档特殊领域的词，如标题或最初的摘要，所以相对于文章主体中的词它们有着更高或更低的重要性。 由于较长的文档有更多的机会包含查询词，因此有必要考虑文档的大小。例如，包含有5个搜索词的一百字文档

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根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。

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AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。 进入vllm代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python

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prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度 max_bins - 分割特征时的最大分箱个数 min_instances_per_node - 决策树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目 min_info_gain

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prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain

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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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