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├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
dy部分需要根据模型的要求如前处理脚本的要求，如自定义镜像的要求进行输入。 处理方法 Header： 在调用指南页签上最多可以获取到两个api地址，分别是支持IAM/AKSK认证的地址以及支持APP认证的地址，对于支持不同认证方式的地址， 对header的组织也不同，具体如下：
ncies, # 参考dependencies格式描述 apis=apis) configs = [ServiceConfig(model_id=model_instance.get_model_id()
Framework模块提供了OBS中常见的数据文件操作，如读写、列举、创建文件夹、查询、移动、复制、删除等。 在ModelArts Notebook中使用MoXing接口时，可直接调用接口，无需下载或安装SDK，使用限制比ModelArts SDK和OBS SDK少，非常便捷。 父主题： AI开发基础知识
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
} 这里Step指定为0表示只对首个Step进行数据Dump。task指定为statistics表示使用统计量模式，该模式下针对整网训练API输入输出保存最大值、最小值、均值等统计量信息比对，落盘数据量较小。GPU和NPU环境依次进行数据Dump，正常执行结束标识如下图回显Exception:
示报错，建议调整文件大小使其符合要求，或联系技术支持人员调整文件大小限制。 “请求路径” 批量服务中调用模型的接口URL，表示服务的请求路径，此值来自模型配置文件中apis的url字段。 “映射关系” 如果模型输入是json格式时，系统将根据此模型对应的配置文件自动生成映射关系。
rver/api.py文件参数： vim /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.2.0/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/elastic/agent/server/api.py 修改def
已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 场景描述 本地已有镜像，需要做云上适配，用于ModelArts模型训练。 操作步骤 参考如下Dockerfile，修改已有镜像，使其符合模型训练的自定义镜像规范。 FROM {已有镜像} USER root # 如果已存在 gid
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
Notebook内置MoXing Framework模块，ModelArts mox.file提供了一套更为方便地访问OBS的API，允许用户通过一系列模仿操作本地文件系统的API来操作OBS文件。具体参见在Notebook中使用Moxing命令。 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
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