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准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作
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调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”进入数据标注页面，数据标注的图片来源有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据：您可以将本地图片快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“
件？ 在使用Notebook或训练作业时，需要查看目录下的所有文件，您可以通过如下方式实现： 通过OBS管理控制台进行查看。 使用当前账户登录OBS管理控制台，去查找对应的OBS桶、文件夹、文件。 通过接口判断路径是否存在。在已有的Notebook实例，或者创建一个Notebook，执行如下命令，检查路径是否存在。
开通自动续费后，还可以手动续费该专属资源池。手动续费后，自动续费仍然有效，在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日，如到期前6日、到期前5日等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月专属资源池还未到期。
请求链路编号，可用于日志追踪 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 update_time String 本次更新时间，仅触发服务配置升级时会返回，比如修改config参数，可根据此时间从服务更新记录中过滤出此次的更新结果；修改描述或启停服务不会返回此参数。 resource_ids
自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，如需部署为批量服务或边缘服务，可在“模型部署”页面部署。 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。
权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA
kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
metadata metadata object 算法的元数据，描述算法基本信息。 job_config job_config object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements Array of resource_requirements objects
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作
ModelArts昇腾迁移调优工具总览 GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导 Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优 msprobe工具使用指导
备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。 在标注页面的工具栏中选择合适的标注工具，本示例使用矩形框进行标注。 图6 标注工具 使用标注工具选中目标区域，在弹出的标签文本框中，直接输入新的标签名。如果已存在标签，从下拉列表中选择已有的标签。单击“添加”完成标注。
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0
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