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Cloud Server，ECS）是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的一种可随时获取、弹性可扩展的云服务器。具体过程请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。创建完成后，单击“远程登录”，可直接访问ECS服务器。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算；镜像推荐选择EulerOS；EC
placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="True", description="是否开启xla编译，加速训练，默认启用")), wf.AlgorithmParameters(name="data_format",
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print(outputs[0].outputs[0].text) MODEL_NAME表示对应模型路径。 在线推理使用Guided Decoding 启动推理服务请参考启动推理服务章节。 在线推理使用Guided Decoding时，在发送的请求中包含上述guided_json架构，具体示例可参考以下代码。
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务，ModelArts支持通过更换模型的版本号，实现服务升级。 推理服务有三种升级模式：全量升级、滚动升级（扩实例）和滚动升级（缩实例）。了解三种升级模式的流程，请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源，先全量创建新版本实例，然后再下线旧版本实例。
PyTorch、TensorFlow和MindSpore等引擎的AI模型。 支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，具体请参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 支持本地IDE的方式开发模型，通过开启SSH连接，用户本地IDE可以
ModelArts Standard数据管理支持多维度数据管理能力 数据集管理：提供数据集创建、数据预览、数据集版本管理等能力 数据标注：提供在线标注能力，包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景；提供图片智能标注方案，提升标注效率；提供团队标注能力，支持多人协同标注与标注任务的审核验收
主要在服务部署节点的输出中使用 如果您没有特殊需求，可直接使用内置的默认值。 使用案例 主要包含三种场景的用例： 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import modelarts.workflow as wf # 通过ServiceStep来定义一个服务部署节点，输入指定的模型进行服务部署
像无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。 说明： 建议写清楚模型的使用方法，方便使用者更好的完成训练、推理任务。 表2 任务类型支持的AI Gallery工具链服务 任务类型 微调大师 在线推理服务 AI应用 文本问答/文本生成 支持 支持 支持 其他类型
“代码目录” 训练作业代码目录所在的OBS路径。 您可以单击代码目录后的“编辑代码”，在“OBS在线编辑”对话框中实时编辑训练脚本代码。当训练作业状态为“等待中”、“创建中”和“运行中”时，不支持“OBS在线编辑”功能。 说明： 当您使用订阅算法创建训练作业时，不支持该参数。 “启动文件” 训练作业启动文件位置。
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，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
您可以参考如下步骤基于训练基础镜像来构建新镜像。 安装Docker。如果docker images命令可以执行成功，表示Docker已安装，此步骤可跳过。 以linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。 curl -fsSL get.docker
infer_type 是 String 推理方式，取值为real-time/batch/edge。 real-time代表在线服务，将模型部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控能力，服务一直保持运行。 batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。
--url：API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code：获取方式见访问在线服务（APP认证）。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingF
模型的名称。 最新版本 模型的当前最新版本。 状态 模型当前状态。 部署类型 模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。 请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求：单次推理，可同步返回结果（约<60s）。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求：单次推理，需要异步处理返回结果（约>60s）。例如:
增加3条。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型，部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型，例如此处只选择在线服务，那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 指定模型的启动命令，您可以自定义该命令。 说明： 包含字符$，|，>，<，`，
标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格”
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