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您可以查看服务的“名称”、“状态”、“服务ID”、“输入数据目录位置”、“输出数据目录位置”和“描述”。 您也可以通过单击描述右侧的，对描述信息进行编辑。 从“输出数据目录位置”参数右侧获取详细OBS地址，前往此OBS目录，可以获取批量服务预测结果，包括预测结果文件和模型预测结果。
自定义资源规格配置，仅当specification配置为custom时返回。 envs 否 Map<String,String> 公共参数。运行模型需要的环境变量键值对，可选填，默认为空。 specification 是 String 公共参数。资源规格，可通过查询支持的服务部署规格可获取规格列表。当前版本可选modelarts
102：文本三元组关系标签 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 property 否 表8 标签基本属性键值对，如颜色。 表8 LabelProperty参数 参数 是否必选 参数类型 描述 @modelarts:color 否 String 内置属
必须开启此配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
ic指标信息实现 from modelarts import workflow as wf # 构建一个OutputStorage对象，对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.Storage(name="storage_name", title="title_info"
0版本与实验室版本权重无法对齐，会导致小模型精度问题。 export EAGLE_USE_SAFE_AI_LAB_STYLE=1 # eagle投机对基于 https://github.com/SafeAILab/EAGLE/ 版本实现 如果需要使用eagle投机推理功能，需要进入 lm_
和中划线的名称。 workspace_id String 指定作业所处的工作空间，默认值为“0”。 description String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，
须的。 prompt 否 Boolean 是否需要再次提醒，该参数提供给前台console，用于让console判断是否需要再次弹出弹出框对用户进行提醒，默认是true。 表7 workspace定义结构说明 参数 是否必选 参数类型 说明 id 否 String 工作空间id。
和中划线的名称。 workspace_id String 指定作业所处的工作空间，默认值为“0”。 description String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，
基本信息的参数描述 参数名称 说明 “名称” Notebook的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能大于64位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。 “自动停止” 默认开启，且默认值为“1小时”，表示该Notebook实例将在运行1小时之后自动停止，即1小时后停止规格资源计费。
和中划线的名称。 workspace_id String 指定作业所处的工作空间，默认值为“0”。 description String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，
其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化或使用SmoothQuant量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
镜像选择“mindspore1.7.0-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3”，类型选择“ASCEND”，并打开“SSH远程开发”开关，密钥对选择已有的或单击“立即创建”。 Notebook创建后，“状态”为“运行中”。单击“操作”列的“打开”，进入JupyterLab，然后参考下图打开Terminal。
必须开启此配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
ing算法的性能加速。算法计算总耗时减少了，所以用公式算出来的总线带宽也增加了。理论上Tree算法是比Ring算法更优的，但是Tree算法对网络的要求比Ring高，计算可能不太稳定。 Tree算法可以用更少的数据通信量完成all reduce计算，但用来测试性能不太合适。因此，会
torchair_cache文件夹，避免由于缓存文件与实际推理不匹配而报错。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化或使用SmoothQuant量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArts推理自定义引擎的改造。自定义引擎的镜像制作完成后，即可以通过模型导入对模型版本进行管理，并基于模型进行部署和管理服务。 适配和改造的主要工作项如下： 图1 改造工作项 针对不同框架的镜像，可能还需要做额外的适配工作，具体差异请见对应框架的操作步骤。
D格式为“E+数字”，比如“E1”、“E2”，三元组的关系标签ID格式为“R+数字”，例如“R1”、“R2”。 property 否 包含对标注的属性，例如本示例中Cat有两个属性，颜色（color）和品种（kind）。 hard 否 表示是否是难例。“True”表示该标注是难例，“False”表示该标注不是难例。
的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7 清除资源
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