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要确保能够访问到pip源。 进入到msit/msmodelslim/example/DeepSeek目录，执行转换命令。 BF16权重路径是${path-to-file}/deepseekV3-bf16，例如：/home/data/deepseekV3-bf16，将量化后的W8A
W8A16量化 什么是W8A16量化 使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 约束限制 只支持GPTQ W8A16 perchannel量化，只支持desc_act=false。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表。 步骤一：量化模型权重
ight可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启MindInsight可视化工具。在开发环境中通过小数据集训练调试算法，主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题，方便用户调测。 MindInsight能可视化展现出训练过程中的标量、图像、计算图以及模型超参等
GET /v1/{project_id}/resourceflavors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 continue 否
扩缩容模型服务实例数 在使用大型模型进行推理时，其业务需求会呈现出明显的峰谷波动。因此，模型服务必须具备灵活的扩缩容能力，以适应不同时间段内的用户负载变化，确保服务的高可用性和资源的高效利用。 ModelArts Studio大模型即服务平台支持手动扩缩容模型服务的实例数，该操作不会影响部署服务的正常运行。
value 否 Long 付费工作流可使用的时间值。 响应参数 状态码：201 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result String 认证结果。 请求示例 对在线服务进行鉴权。设置付费工作流计费周期为“day”，付费工作流可使用的时间为“100”。 POST https
orkflow里的两个step名称不能重复。 是 str inputs 数据集导入节点的输入列表。 是 DatasetImportInput或者DatasetImportInput的列表 outputs 数据集导入节点的输出列表。 是 DatasetImportOutput或者D
a/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析 data_handler的基类是BaseDatasetHandler，其核心函数是serialize_to_disk： def serialize_to_disk(self):
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10K 千万级 单盘 128K 带宽 GB/s级别 TB/s级别 MB/s级别 是否支持数据共享 是 是 是 是否支持远程访问 是 是 否 是否支持在线编辑 是 否 是 是否能单独使用 是 是 否（EVS要搭配BMS才能存储文件） 使用弹性文件服务SFS作为存储 若使用SFS服务作为存储方案，推荐使用SFS
examples/deepspeed/ds_z3_config.json 可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage
Browser+上传 。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。
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s/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析 data_handler的基类是BaseDatasetHandler，其核心函数是serialize_to_disk： def serialize_to_disk(self):
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本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.906版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表
事件级别：可选项为“所有事件级别”、“normal”、“warning”、“incident”，只可选择其中一项。 时间范围：可选择查询最近七天内任意时间段的操作事件。 在需要查看的事件左侧，单击展开该事件的详细信息。 单击需要查看的事件“操作”列的“查看事件”，可以在弹窗中查看该操作事件结构的详细信息。
a/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析 data_handler的基类是BaseDatasetHandler，其核心函数是serialize_to_disk： def serialize_to_disk(self):
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