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hmark的请求频率（request-rate参数）较高，会触发推理平台的流控，请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。 同步请求时，平台每次请求预测的时间不能超过60秒。例如输出数据比较大的调用请求（例如输出大于1k），请求预测会超过60秒导
json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转
json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转
json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转
json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中，否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转
parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER
方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?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， vLLM使用transform
查询工作空间列表，响应消息体中包含详细信息。 创建工作空间 创建工作空间。 查询工作空间详情 查询工作空间详情。 修改工作空间 修改工作空间。 删除工作空间 删除工作空间。 查询工作空间配额 查看工作空间配额。 修改工作空间配额 修改工作空间配额。
服务名称 部署模型 1 service--lora-01 Qwen2-7B_01-lora 2 service--lora-02 Qwen2-7B_02-lora 3 service--lora-03 Qwen2-7B_03-lora 4 service--sft-01 Qwen2-7B_01-sft
Server的机器名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 注意： 订单中的服务器名称会一直保持此处下单购买时设置的名称。后期修改服务器名称后，不会在订单中同步更新。 CPU架构 资源类型的CPU架构，支持X86和ARM。请根据所需规格选择CPU架构，若使用GPU选择
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED
session = Session() predictor_instance = Predictor(session, service_id="your_service_id") predict_result = predictor_instance.predict(data=data_path
未操作自动断开，此时可单击“重新连接”重新登录实例容器。 图5 CloudShell界面 部分用户登录Cloud Shell界面时，可能会出现路径显示异常情况，此时在Cloud Shell中单击回车键即可恢复正常。 图6 路径异常 父主题： 将模型部署为实时推理作业
inted_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与iter_000xxxx保持一致。 |──${saved_checkpoints}
inted_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与iter_000xxxx保持一致。 |──${saved_checkpoints}
inted_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与iter_000xxxx保持一致。 |──${saved_checkpoints}
方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?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， vLLM使用transform
方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x
方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x
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