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Response:" {output} 推理prompt构造：通过微调训练后进行推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction
数据处理任务ID。 task_version_id String 数据处理任务的版本ID。 template TemplateParam object 算法模板，如算法ID和参数等。 unmodified_sample_count Integer 处理后无修改的图片数量。 update_time Long
支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题： 使用窍门
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。
费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能，当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时，系统自动发送短信和邮件提醒。 当产生欠费后，请您及时充值使可用额度大于0。如果您的业务场景所需的资源量较为稳定，可选择购买资源包来抵扣相应的资源费用，以节省您的使用成本，详情请参见套餐包。
huaweicloud.com/develop/aigallery/home.html 新版AI Gallery地址：https://pangu.huaweicloud.com/gallery/home.html 父主题： AI Gallery
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转
在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式， 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言： 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as plt
在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式， 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言： 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as plt
安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。 Step1 上传权重文件 将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转
kflow中开启消息通知功能。 具体计费可见消息通知服务价格详情。 按实际用量付费 发送短信通知费用构成：短信通知条数 发送电子邮件费用构成：电子邮件+外网下行流量 发送HTTP(S)费用构成：HTTP(S)+外网下行流量 计费示例 以下案例中出现的费用价格仅供参考，实际价格请参见各服务价格详情。
consistent with the template requirements. 输入项配置错误，请检查输入是否与模板的要求保持一致 模板的参数和模板的要求不匹配，检查输入项是否和模板参数匹配。 400 ModelArts.3025 User ({0}) has only a single
腾设备上。 模型准备 MindSpore Lite提供的模型convertor工具可以支持主流的模型格式到MindIR的格式转换，用户需要导出对应的模型文件，推荐导出为ONNX格式。 如何导出ONNX模型 PyTorch转ONNX，操作指导请见此处。 PyTorch导出ONNX模型样例如下：
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包
1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String 标注成员ID。
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.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
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