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ECS 弹性云服务器（Elastic Cloud Server）是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器，可帮助您打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境，确保服务持久稳定运行，提升运维效率。
X-Subject-Token']) return token def change_os(self, server_id): url = "{}/v1/{}/baremetalservers/{}/changeos".format(self.service_endpoint
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。
apiVersion: v1 kind: "Service" metadata: name: prometheus labels: name: prometheus spec: ports: - name: prometheus protocol:
use_beam_search 否 False Bool 是否使用beam_search替换采样。
vllm_path=${vllm_path} \ host=$host \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len} \ batch_size=${batch_size} \ eval_datasets=${
vllm_path=${vllm_path} \ host=$host \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len} \ batch_size=${batch_size} \ eval_datasets=${
表59 policies 参数 参数类型 描述 auto_search auto_search object 超参搜索配置。 表60 auto_search 参数 参数类型 描述 skip_search_params String 需要排除的超参组合。
use_beam_search 否 False Bool 是否使用beam_search替换采样。
use_beam_search 否 False Bool 是否使用beam_search替换采样。
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。
torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import torch import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image from model_service.pytorch_model_service
cbc884f1e20e" ], "delete_failed_list" : [ { "error_msg" : "Failed to delete model, model（759645d9-3672-4db1-bb6d-49ed58b84e10) already deploy service
可选值如下： asc：递增排序 desc：递减排序（默认值） search_content 否 String 模糊匹配名称，默认为空。 sort_by 否 String 指定查询的排序方式。
please confirm your service is connectable. "}'; } location / { # limit_req zone=mylimit; # limit_req_status 429;
torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import torch import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image from model_service.pytorch_model_service
如： ModelArts开发环境使用MoXing复制OBS数据报错：keyError: 'request-id' ModelArts使用MoXing复制报错：No files to copy socket.gaierror: [Errno -2] Name or service not
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 在Notebook中运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。
输入为文本格式（json类型） // Package name of the demo. package com.apig.sdk.demo; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Client; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Request
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、使用该量化工具，需要切换conda环境。
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