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PTServingBaseService from model_service.pytorch_model_service import PTServingBaseService MindSpore SingleNodeService from model_service.model_service
创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/services { "service_name" : "service-demo", "description" : "demo", "infer_type" : "real-time"
URI PUT /v1/{project_id}/services/{service_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。 操作步骤 在Dify界面右上角单击用户头像，选择“设置”。
创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
{ "service_name": "mnist", "description": "mnist service", "infer_type": "real-time", "config": [ { "model_id
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。
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。
", "title" : "service install", "description" : "", "type" : "service", "inputs" : [ { "name" : "service_input",
="your_service_id") configs = [ServiceConfig(weight="100", instance_count=1, specification="modelarts.vm.cpu.2u",model_id="your_model_id")] service_config
创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
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。
will stop in hours, where -1 means the service will always run", "delay" : true, "used_steps" : [ "service_step" ] } ], "policies
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。
"status" : "DELETED", "swr_path" : "swr.xxx.com/mock-service1/mock-service-python:0.0.17", "tag" : "0.0.17", "type" : "DEDICATED",
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