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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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  • config.json 更多内容
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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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    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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    | jq -r '.data.".dockerconfigjson"' | base64 -d > /tmp/config.json 利用/tmp/config.json文件创建一个generic类型的Secret,该Secret可以直接挂载在后续创建的Jenkins Agent的Pod实例中。
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    发现目录下的异常文件(带有xmr或mine的标识)。 查看文件命令:ll -art 查询木马路径:pwd 查询文件中是否存在异常地址:strings +文件名(如config.json)+ |grep xmr 建议重点排查以下目录:/etc为配置文件、/tmp为临时文件、/bin为可执行文件。 用户命令;用到的库
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    dest_path 是 String 批量任务输出结果的 OBS 路径。 req_uri 是 String 批量任务中调用的推理接口,需要从模型的config.json文件中选取一个api路径用于此次推理 mapping_type 是 String 输入数据的映射类型,可选“file”或“csv”。
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    使用步骤如下: 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 创建配置文件config.json。 { "task": "grad_probe", "dump_path": "./dump_path", "rank":
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