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    适用场景: 对时延要求较高的场景。 缺少专门的Eagle模型,可直接复用同系列模型的较小模型作为投机模型。 需要保证大小模型的权重文件中 config.json文件下的"vocab_size",即词表相同。 不适用场景: 吞吐量较大的场景(batchsize较大,算力遇到瓶颈)。 工作原理
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    model_weights:模型hf2mg转换后的权重。 trained_hf_models:根据ckpt将mg格式转换回hf格式的模型权重文件夹。脚本中已经帮助将config.json模型配置文件和tokenizer.model、vocab.json等词表文件复制到此文件夹。 父主题: Qwen3系列模型基于Mo
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    import PrecisionDebugger debugger = PrecisionDebugger(config_path='./config.json') ... debugger.start() # 一般在训练循环开头启动工具。 ... # 循环体 debugger.stop()
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    info("load config.json, e is %s", e) exit(1) if config.get("repo_api_prefix") is None: log.logger.error("config.json not match
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