检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-3
entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-3
entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-3
entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-3
entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-3
entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-3
entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-3
entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-3
905版本）目录中。代码目录结构如下。精度测试使用到的mmlu和ceval数据集已经提前打包在代码中。 benchmark_eval ├──apig_sdk # ma校验包 ├──cpu_npu # 检测资源消耗 ├── config │ ├── config
的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选
的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导（6.3.909） Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档
Qwen-VL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.910) Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/notebooks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
ModelArts入门指引 本文旨在帮助您了解ModelArts的基本使用流程以及相关的常见问题，帮助您快速上手ModelArts服务。 面向不同AI基础的开发者，本文档提供了相应的入门教程，帮助用户更快速地了解ModelArts的功能，您可以根据经验选择相应的教程。 面向AI开
Spark job. Example: ma-cli dli-job submit --name test-spark-from-sdk --file test/sub_dli_task.py
络。 配置VM环境。 在docker机器中，使用如下命令下载安装脚本。 wget https://cnnorth4-modelarts-sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/modelarts/custom-image-build/install_on_ubuntu1804
为了动态加载时保证数据完整性，需要在上传模型数据至OBS时，进行上传对象的一致性校验。obsutil、OBS Browser+以及OBS SDK都支持在上传对象时进行一致性校验，您可以根据自己的业务选择任意一种方式进行校验。详见校验上传对象的一致性。 以OBS Browser+为例，如图1。使用OBS
如果您在导入元模型过程中遇到问题，可联系华为云技术支持协助解决故障。 模型包结构示例 TensorFlow模型包结构 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。 OBS桶/目录名 |── ocr | ├── model 必选： 固定子目录名称，用于放置模型相关文件 | │ ├── <<自定义python包>>
在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 场景说明 本文详细介绍如何将本地已经制作好的模型包导入ModelArts的开发环境Notebook中进行调试和保存，然后将保存后的镜像部署到推理。本案例仅适用于华为云北京四和上海一站点。 操作流程如下： Step1 在Notebook中复制模型包
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
