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16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 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
16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 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，
16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 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
1/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/lib/python3.7/site-packages 部分pip安装包列表： Cython
裸金属服务器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作，请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。 配置好的容器环境如下图所示： 图1 环境配置完成 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 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、使用该量化工具，需要切换conda环境。
配置Lite Cluster存储 如果没有挂载任何外部存储，此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定，可访问的存储空间比较小，因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，详情如表1所示。容器存
ts控制台。 方式一：从Workflow详情页进入ModelArts控制台 在Workflow详情页单击“运行”，在弹出来的对话框中选择、填写图1所示信息，单击“导入”跳转至ModelArts控制台的Workflow的详情页。 图1 导入免费Workflow 方式二：从“我的Ga
图片，然后单击“难例批处理 > 确认为难例”。完成标注后，图片预览时，其右上角将显示为“难例”。 图2 确认为难例 父主题： 通过智能标注方式标注数据
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数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，能够支撑开发者从数据到模型的全流程开发过程，包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数据，Model
台使用，如创建训练作业等。 方式一：从算法详情页进入管理控制台 在算法详情页单击“前往控制台”。 在弹出的“选择云服务区域”页面选择ModelArts所在的云服务区域，单击“确定”跳转至ModelArts控制台的“算法管理 > 我的订阅”页面。 方式二：从“我的Gallery”进入管理控制台
同的部署方式api参数输入、输出解析方式不同，目前支持tgi、vllm等方式，本案例使用vllm部署方式。 若要在生产环境中进行精度测试，还需修改benchmark_eval/config/config.json中app_code，app_code获取方式见访问在线服务（APP认证）。
ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台，在贵阳一区域，进入开发环境的Notebook界
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编写推理代码和配置文件 针对您生成的模型，建议您按照ModelArts提供的模型包规范，编写推理代码和配置文件，并将推理代码和配置文件存储至训练输出位置。 模型包规范介绍 创建模型 将训练完成的模型导入至ModelArts创建为模型，方便将模型部署上线。 创建模型 部署模型 部署服务
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