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口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm
台的左侧菜单栏中，选择“权限管理> 权限”。单击右上角“创建自定义策略”，在“策略名称”中填入“Policy1_IAM_OBS”，策略配置方式选择JSON视图，输入策略内容，单击“确定”。 自定义策略“Policy1_IAM_OBS”的具体内容如下，赋予用户IAM和OBS操作权限。可以直接复制粘贴。
工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 infer_type 否 String 推理方式，默认不过滤推理方式。取值包含： real-time：在线服务 batch：批量服务 edge: 边缘服务 status 否 String 服务状态，默认不过滤服务状态，取值包含：
16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使
String 指定排序字段。枚举值如下： user_name：IAM用户名称 create_time：创建时间 order 否 String 排序方式。枚举值如下： asc：递增排序 desc：递减排序 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，默认为1000。 取值范围[1，1000]。
16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 在容器中使用m
OBS管理 作业管理 模型管理 服务管理 02 价格 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费。也可以选择更经济的按包周期计费方式。 计费项 AI全流程开发 自动学习 计费方式 按需购买 包年包月 计费FAQ 如何查看ModelArts消费详情？ 训练作业如何收费？
join(map(str, result))) 获取模型权重文件 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。
口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm
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使用ModelArts SDK或Moxing接口从OBS下载文件请参见如何在Notebook中上传下载OBS文件？。 文件夹 将文件夹压缩成压缩包，上传方式与大文件相同。将文件上传至Notebook后， 可在Terminal中解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压
timed out”提示，不显示详细的构建日志。 处理方法 预先准备需要编译下载的依赖包，减少依赖包下载和编译的时间。可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装，需确保wheel包与模型文件放在同一目录。 优化模型代码，提高构建模型镜像的编译效率。 父主题： 模型管理
ts控制台。 方式一：从Workflow详情页进入ModelArts控制台 在Workflow详情页单击“运行”，在弹出来的对话框中选择、填写图1所示信息，单击“导入”跳转至ModelArts控制台的Workflow的详情页。 图1 导入免费Workflow 方式二：从“我的Ga
16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、运行“examples/quantize
# config.ini [ascend_context] precision_mode=enforce_fp32 # 使用fp32。 其他方式 需要实际分析算子层面的差异，需要联系华为工程师进行具体分析。 父主题： 模型精度调优
了OBS单次导入文件大小的上限，导致无法继续写入。 处理方法 如果在运行训练作业的过程中出现该问题，建议处理方法如下： 推荐使用本地缓存的方式来解决，使用如下方法： import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题： OBS操作相关故障
口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm
口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm
主要包含六种场景的用例： 基于JobStep的输出注册模型 基于OBS数据注册模型 使用模板方式注册模型 使用自定义镜像注册模型 使用自定义镜像+OBS的方式注册模型 使用订阅模型+OBS的方式注册模型 从训练作业中注册模型（模型输入来源JobStep的输出） import modelarts
ModelArts数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户选择将数据集下载至OBS使用。 将数据集下载至OBS “下载方式”选择“对象存储服务（OBS）”。 “目标区域”选择您需要将该数据集下载到的区域位置，如“华北-北京四”。 “目标位置”选择OBS桶路径，
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