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选择训练作业代码存储位置 鼠标放至作业列表处，单击作业列表旁边的打开创建训练作业页面。 图5 创建作业入口 （可选）设置中转目录：中转目录支持OBS路径和SFS盘挂载路径。如果已经在步骤3配置，此处会自动显示中转目录。 如果设置的是OBS路径，单击“提交作业”后，插件会自动将当前打开的项目文件整体上传至OBS中转目录上。
注册并登录管理ModelArts控制台。 在页面右上角单击用户名，然后在下拉列表中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 如果您登录的是华为云官网，而非管理控制台。在单击用户名后，选择下拉列表中的“帐号中心”，然后单击“管理我的凭证”进入“我的凭证”页面。 在“API凭证”页面的项目列表中查看项目ID和名称（即“项目”）。
osineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似度至少为99%，--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行Benchmar
ackup/resolve/main/val.jsonl.zst，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保容器内通网，未通网需要配置$config_proxy_str，$config_pip_str设置对应的代理和pip源，来确保当前代理和pip源可用。 精度
MSLite涉及到编译优化的过程，不支持完全动态的权重模式，需要在转换时确定对应的inputShape，用于模型的格式的编译与转换，可以在netron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape和用户的业务及推
GPU信息。 npu npu object NPU信息。 dataVolume Array of dataVolume objects 数据盘列表。 billingModes Array of integers 资源规格支持的计费模式。可选值如下： 0：按需计费 1：包周期计费 billingCode
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换
Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。 本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建，因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。 用户需要创建开发环境Notebook，并绑定SFS
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选）
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选）
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选）
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选）
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co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二：权重格式离线转换（可选）
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