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注册并登录管理ModelArts控制台。 在页面右上角单击用户名，然后在下拉列表中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 如果您登录的是华为云官网，而非管理控制台。在单击用户名后，选择下拉列表中的“帐号中心”，然后单击“管理我的凭证”进入“我的凭证”页面。 在“API凭证”页面的项目
cosineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似度至少为99%，--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行Benchma
MSLite涉及到编译优化的过程，不支持完全动态的权重模式，需要在转换时确定对应的inputShape，用于模型的格式的编译与转换，可以在netron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape和用户的业务及
backup/resolve/main/val.jsonl.zst，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换
格、镜像等信息。 在弹性节点Server的节点列表页中，可以查看Server节点的状态、创建时间、计费模式、实例规格名称、核心硬件配置、私网IP地址和绑定的虚拟私有云名称。 图1 查看Server节点 单击某个Server节点名称，进入到Server节点详情页，可以查看更多信息，如表1所示。
ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少？ 服务部署完成且服务处于运行中后，可以往该服务发送推理的请求，请求的内容根据模型的不同可以是文本，图片，语音，视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址（华为云APIG网关服务的地址）预测时，对请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换
镜像保存功能制作自定义镜像。 Notebook自定义镜像规范 制作自定义镜像时，Base镜像需满足如下规范： 基于昇腾、Dockerhub官网等官方开源的镜像制作，开源镜像需要满足如下操作系统约束： x86：Ubuntu18.04、Ubuntu20.04 ARM：Euler2.8
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选）
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选）
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选）
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选）
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选）
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co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选）
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二：权重格式离线转换（可选）
Lite详细介绍可参考MindSpore Lite文档。在使用MindSpore Lite过程中遇到问题时，可参考MindSpore Lite官网提供的问题定位指南进行问题定位。 迁移路线介绍 当前推理迁移时，不同的模型类型可能会采取不同的迁移技术路线。主要分为以下几类： CV类小模
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