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continuous params\n - type: continuous_param\n name : lr\n start: 0.001\n stop: 0.1\n\nsearch_algorithm:\n type: bayes_opt_search
dev_service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。
systemctl status nvidia-fabricmanager 发现nvidia-fabricmanager的服务为failed状态，尝试重新启动nvidia-fabricmanager失败，且提示以下信息： nvidia-fabricmanager.service failed
通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。
apiVersion: v1 kind: "Service" metadata: name: prometheus labels: name: prometheus spec: ports: - name: prometheus protocol:
vllm_path=${vllm_path} \ host=$host \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len} \ batch_size=${batch_size} \ eval_datasets=${
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。
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
vllm_path=${vllm_path} \ host=$host \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len} \ batch_size=${batch_size} \ eval_datasets=${
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ma-user用户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
使训练作业的创建更灵活、易用 提供实验管理能力，用户通常需要调整数据集、调整超参等进行多轮作业从而选择最理想的作业，模型训练支持统一管理多个训练作业，方便用户选择最优的模型 提供训练作业的事件信息（训练作业生命周期中的关键事件点）、训练日志（训练作业运行过程和异常信息）、资源监控（资源使用率数据）、Cloud
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、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。
service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。 service_resource String 用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count Integer 样本总数量。
-1.0.0-py3-none-any.whl /home/ma-user/cann_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN
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， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。
例如service_id:xxx，然后单击“确定”。 监控对象设置完成后，选择“统计方式”和“统计周期”。 “告警条件设置”：触发条件根据实际需求设置。 图1 监控对象指标设置 图2 设置指标统计方式 图3 告警条件设置 设置告警通知，单击“立即创建”。
Beam search 通过beamsearch输出多个候选结果。 分离部署 PD分离部署 全量、增量分离部署，提高资源利用率，提升体验。
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