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权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略。 添加部署上线使用权限。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：service。 “策略配置方式”：选择JSON视图。 “策略内容”：填入如下内容。 { "Version": "1.1", "Statement": [
csv表示每个Step各个权重参数两次比对相似度值，以及 {param_name}.png和summary_similarities.png以折线图方式表示各个Step相似度不比对结果。 详细工具的使用指导请参考梯度状态监控工具介绍。 父主题： Msprobe工具使用指导
String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes 否 String 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值： data_format 数据格式； data_segmentation 数据切分方式； dataset_type 标注类型。 表31 Output
String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes String 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值： data_format 数据格式； data_segmentation 数据切分方式； dataset_type 标注类型。 表25 Output
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。 执行如下命令进入容器，并进入AutoAWQ目录下，
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。 执行如下命令进入容器，并进入AutoAWQ目录下，
使用任意文本编辑器创建prometheus-config.yml，内容如下。该YAML用于管理Prometheus的配置，部署Prometheus时通过文件系统挂载的方式，容器可以使用这些配置。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: prometheus-config
SSL证书制作包含cert.pem和key.pem，需自行生成。生成方式请参见•通过openssl创建SSLpem证书。 图1 准备模型文件和权重文件 创建推理脚本文件run_vllm.sh run_vllm.sh脚本示例如下。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务 （1）非多模态
路径，且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时，在导出成功后，您可以前往“数据集”列表中，查看到新的数据集。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出历史”，在弹出的“任务
单击“发送”，将复制的命令发送至命令行窗口，如下图所示。 图3 复制粘贴按钮 图4 粘贴并发送安装命令 登录弹性云服务器。根据需要选择登录方式，具体操作请参考登录弹性云服务器 。 执行如下命令安装libfontconfig1。 sudo apt-get install -y adduser
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Benchmark精度测试，具体使用方式参考Tailor指导文档。 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
开通自动续费后，专属资源池会在每次到期前自动续费，避免因忘记手动续费而导致资源被自动删除。 在一个包年/包月专属资源池生命周期的不同阶段，您可以根据需要选择一种方式进行续费，具体如图1所示。 图1 专属资源池生命周期 专属资源池从购买到期前，处于正常运行阶段，资源状态为“运行中”。 到期后，资源状态变为“已过期”。
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。 执行如下命令进入容器，并进入AutoAWQ目录下，
obs://your_bucket/YOLOX/ /mnt/sfs_turbo/code/ -f -r 本案例中以obsutils方式上传文件，除此之外也可通过SCP方式上传文件，具体操作步骤可参考本地Linux主机使用SCP上传文件到Linux云服务器。 在SFS中将文件设置归属为ma-user。
TensorFlow导出ONNX模型，操作指导请见此处。 如何导出PTH模型 PyTorch模型导出时需要包含模型的结构信息，需要利用jit.trace方式完成模型的导出与保存。 # If you are instantiating the model with *from_pretrained*
输入技术文章的标题。 2 选择技术文章所属分类。 3 输入摘要信息。 4 编辑技术文章的内容。右侧可以选择使用“富文本编辑器”或“markdown”方式编辑内容，也可上传附件，支持rar，zip，doc，docx，xls，xlsx，ppt，pptx，pdf，txt格式的附件，单个附件大小不超过20M，最多可传5个附件。
Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS Turbo缓存中，并可被下游业务环节继续读取并处理，结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储中进行长期低成本存储，从而加速训练场景下加速OBS对象存储中的数据访问 ModelArts Standard模型
套餐包 购买方式 登录ModelArts管理控制台，在“总览”页中，单击“购买套餐包”，进入“购买套餐包”页面。可根据需要，自行购买适用规格的套餐包。 适用场景 ModelArts服务支持购买套餐包，根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。
选择file时，指每个推理请求对应到输入数据目录下的一个文件，当使用此方式时，此模型对应req_uri只能有一个输入参数且此参数的类型是file。 选择csv时，指每个推理请求对应到csv里的一行数据，当使用此方式时，输入数据目录下的文件只能以.csv为后缀，且需配置mapping
指定排序字段，可选“create_at”、“model_version”、“model_size”，默认是可选“create_at”。 order 否 String 排序方式，可选“asc”或“desc”，代表递增排序及递减排序，默认是“desc”。 workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为“0”。
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