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mpressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install
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mpressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install
在ModelArts中使用边缘节点部署边缘服务时能否使用http接口协议？ 系统默认使用https。如果您想使用http，可以采取以下两种方式： 方式一：在部署边缘服务时添加如下环境变量： MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在
安装VS Code软件 VS Code下载方式： 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下：
ModelArts的Notebook有代理吗？如何关闭？ Notebook有代理。 执行env|grep proxy命令查询Notebook代理。 执行unset https_proxy unset http_proxy命令关闭代理。 父主题： Standard Notebook
见产品介绍。 ModelArts提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 同时ModelArts还提供多种编程语言的SDK供您使用，SDK的使用方法请参见ModelArts
用户Token接口说明如何调用API，Token可以用于调用其他API时的鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求URI 请求URI由如下部分组成： {URI-scheme}
创建工作空间。设置工作空间名称为“test-workspace”，授权类型为“internal”，授权的IAM用户名称为“test”。 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces { "name" : "test-workspace"
27.so Error: Missing required dependencies. Please refer to our FAQ https://aka.ms/vscode-remote/faq/old-linux for additional information. 原因分析
面。 图1所示图标，为JupyterLab的Git插件。 图1 Git插件 克隆GitHub的开源代码仓库 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterlab/extension-examplesitHub，单击，输入仓库地址，单击确定后即开始克
上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。
__name__=="__main__": main() 启动在线推理服务 此处提供OpenAI服务API接口启动方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 推荐通过OpenA
确保在线服务一直处于“运行中”状态，否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API，可使用HTTPS协议访问。ModelArts提供了SDK用于调用在线服务API，SDK调用方式请参见《SDK参考》>“场景1：部署在线服务Predictor的推理预测”。
服务韧性 韧性特指安全韧性，即云服务受攻击后的韧性，不含可靠性、可用性。本章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机，增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层
#在myenv的环境中安装名字为numpy的package conda install -c https://conda.anaconda.org/anaconda numpy #使用源 https://conda.anaconda.org/anaconda 安装numpy conda
状态码：200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 workspace_id String 工作空间ID。 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47
工作空间ID，系统生成的32位UUID，不带橫线。默认的工作空间id为'0'。 unit_en String 数量单位(英文)。 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47/quotas
确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头：Content-Type →application/json
定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 查询调度信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules/fa4a
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