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部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
Decoding时，在发送的请求中包含上述guided_json架构，具体示例可参考以下代码。 curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{
create_version(name="V001", version_format="Default", label_task_type=0, description="version 001") 示例二：基于标注任务创建数据集 from modelarts.session import Session
name String 超参搜索算法的名称。 params Array of params objects 超参搜索算法的参数列表。 description String 超参搜索算法的描述。 表4 params 参数 参数类型 描述 key String 超参搜索算法的参数名称。 value
支持的模型列表 表1 支持的大语言模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
对应订购周期的个数，仅当集群为包周期类型时返回。 created_at Integer 集群创建时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数。 description String 集群备注。 project String 集群归属项目。 allocatable_memory Integer 可使用的内存数。
取本机外网IP？ ModelArts的Notebook有代理吗？如何关闭？ 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时，如何自定义引擎IPython Kernel？ 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件？
obs:object:DeleteObjectVersion obs:object:ListMultipartUploadParts obs:object:AbortMultipartUpload obs:object:GetObjectAcl obs:object:GetObjectVersionAcl
作镜像时安装。 操作步骤 下载MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz。 进入地址，单击“Download”，选择“Archive Versions”，“Version”选择“4.3-1.0.1.0”，“OS Distr
t”写在“mmcv-full”的前面。 示例如下： "dependencies": [ { "installer": "pip", "packages": [ { "package_name": "Cython"
objects 分页查询到的标注团队成员列表。 表4 Worker 参数 参数类型 描述 create_time Long 创建时间。 description String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email String 标注成员邮箱。 role
'function': { 'name': '对应到实际执行的函数名称', 'description': '此处是函数相关描述', 'parameters': { '_comments':
方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户， vLLM使用transformers版本与awq冲突，
必选，选择“自定义”。 镜像 必填，填写容器镜像的地址。 容器镜像地址的填写支持如下方式。 选择自有镜像或他人共享的镜像：单击右边的“选择”，从容器镜像中选择用于训练的容器镜像。所需镜像需要提前上传到SWR服务中。 选择公开镜像：直接输入SWR服务中公开镜像的地址。地址直接填写“组织名称/镜像名称:
dependencies 否 dependency结构数组 表示模型推理代码需要依赖的包，为结构体数据。 模型开发者需要提供包名、安装方式、版本约束。目前只支持pip安装方式。dependency结构数组说明如表6所示。 如果模型包内没有推理代码customize_service.py文件，则该字段可不填。自定义镜像模型不支持安装依赖包。
方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突，
系统会自动生成一个名称，您可以根据业务需求重新命名，命名规则如下： 支持1~64位字符。 并包含大小写字母、数字、中划线（-）或下划线（_）。 Job Description 训练作业的简要描述。 Algorithm Source 训练算法来源，分为“常用框架”和“自定义镜像”两种，二者选一项即可。 常
标注团队成员ID。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 role 否 Integer 角色。可选值如下：
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
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