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join(the_path_of_current_file, 'infer/customize_service.py'), os.path.join(model_path, 'customize_service.py')) shutil.copyfile(os.path.joi
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用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。
ts参数配合使用。 enterprise_project_id String 企业项目ID。 update_time Integer 最后修改时间，UTC。 create_time Integer 创建时间，UTC。 enterprise_project_name String 企业项目名称。
的模型 提供训练作业的事件信息（训练作业生命周期中的关键事件点）、训练日志（训练作业运行过程和异常信息）、资源监控（资源使用率数据）、Cloud Shell（登录训练容器的工具）等能力，方便用户更清楚得了解训练作业运行过程，并在遇到任务异常时更加准确的排查定位问题 父主题： Standard功能介绍
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。 在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。
join(the_path_of_current_file, 'infer/customize_service.py'), os.path.join(model_path, 'customize_service.py')) shutil.copyfile(os.path.joi
ModelArts使用MoXing复制报错：No files to copy socket.gaierror: [Errno -2] Name or service not known ERROR:root:Failed to call: func=<bound method ObsClient.getObject
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。 在Notebook中运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 git
训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录，用户可以根据实际修改。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台，可能会有下载失败的风险。建议训练代码目录大小小于或等于50MB。
str四种类型 ] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url"
方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化
/home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl /home/ma-user/cann_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any
头”开关，系统会导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。 如果您的原始表格中没有表头，需关闭“导入是否包含表头”开关，从OBS选择数据后，Schema信息的列名默认为表格中的第一行数据，请更改Schema信息中的“列名”为attr_1、attr_2、……
import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) 修改为如下代码： 1 2 3 4 import cv2 import numpy as np import moxing as mox img
该指令无法完全模拟线上，主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上，模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后，文件owner将统一修改为ma-user。 在本地机器上启动另一个终端，执行以下验证指令，得到符合预期的推理结果。 curl https://127.0.0.1:8080/${推理服务的请求路径}
Integer 可视化作业的运行状态，详细作业状态列表请参见作业状态参考。 create_time Long 可视化作业的创建时间，时间戳格式。 service_url String 可视化作业的endpoint。 请求示例 如下以创建名为“visualization-job”，描述为“this
允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表，默认都可以访问。当配置指定IP后，则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。 SSH：可以
允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表，默认都可以访问。当配置指定IP后，则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。 SSH：可以
该参数为本地IDE项目和Notebook对应的同步目录，默认为/home/ma-user/work/project名称，可根据自己实际情况更改。 单击“Apply”，配置完成后，重启IDE生效。 重启后初次进行update python interpreter需要耗费20分钟左右。
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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