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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。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下：
PU资源部署在线服务时会收取少量资源费用，具体费用以界面信息为准。 参数配置完成后，单击“下一步”，确认规格参数后，单击“提交”启动在线服务的部署。 进入“部署上线 > 在线服务”页面，等待服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。单击操作列的“预测”，进入服务详情页的“预测”页面。上传图片，预测结果。
为了防止相关资源不会被停止服务或者逾期释放，您需要及时进行还款或充值。 查询欠费步骤 登录管理控制台。 单击页面右上角的“费用”进入“费用中心”页面。 在“总览”页面可以查看到当前的欠费金额。 如果存在欠费，请及时充值。更多关于欠费还款操作，请参见如何进行欠费还款。 父主题： 计费FAQ
perchannel的量化形式，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。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下：
5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step4 启动AWQ量化服务 参考部署推理服务，使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注：Step3 创建服务启动脚本启动脚本中，服务启动命令需添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题：
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。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下：
5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step4 启动AWQ量化服务 参考部署推理服务，使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注：Step3 创建服务启动脚本启动脚本中，服务启动命令需添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题：
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。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下：
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ECS、BMS节点创建失败？ 查看资源池失败报错信息： 包含错误码，如：Ecs.0000时，可查看弹性云服务器 ECS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。 包含错误码，如：BMS.0001时，可查看裸金属服务器 BMS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。 包含错误码，如：CCE.01400001时，可查看云容器引擎
index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输入的
集成在线服务API至生产环境中应用 针对已完成调测的API，可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态，否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API，可使用HTTP
网络调整公告 ModelArts针对网络进行安全加固和优化，新的网络模式可以为用户的资源提供更好的隔离性，提升云上资源的安全。为保障您的网络安全，建议您后续使用新网络创建Standard资源池。 表1 上线局点 上线局点 上线时间 华东二 2024年10月29日 20:00 父主题：
预置框架启动文件的启动流程说明 ModelArts Standard训练服务预置了多种AI框架，并对不同的框架提供了针对性适配，用户在使用这些预置框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时，如何修改训练的启动文件。 Ascend-Powered-Engine框架启动原理
PU资源部署在线服务时会收取少量资源费用，具体费用以界面信息为准。 参数配置完成后，单击“下一步”，确认规格参数后，单击“提交”启动在线服务的部署。 进入“部署上线 > 在线服务”页面，等待服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。单击操作列的“预测”，进入服务详情页的“预测”页面。上传图片，预测结果。
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。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下：
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
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