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erver和昇腾Snt9B资源。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.4.2版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 DevServer驱动版本要求23.0.5。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。推荐使用
接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例：
能。 URI GET /v2/{project_id}/pools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspaceId
按钮上传示例图片，然后单击“预测”。 预测完成后，预测结果显示区域将展示预测结果，根据预测结果内容，可识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，
URI GET /v2/{project_id}/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 check_running_task
推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite k8s Cluster驱动版本推荐为23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Lite
erver和昇腾Snt9B资源。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.5.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 DevServer驱动版本要求23.0.6。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。推荐使用
按钮上传示例图片，然后单击“预测”。 预测完成后，预测结果显示区域将展示预测结果，根据预测结果内容，可识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，
模块列表 功能介绍 我的主页 展示个人的成长值数据。 成长值可以通过“签到”和发布资产获取，每天只能签到一次。 说明： 成长值相关数据和功能当前是Beta版本，在正式版本发布前可能会发生变化。 我的资产 > 算法 展示个人发布和订阅的算法列表。 “我的发布”：可以查看个人发布的算法信息
co/THUDM/glm-4-9b-chat 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使
GET /v1/{project_id}/resourceflavors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 continue 否
接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例：
_job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 无 响应参数 状态码：
--warmUpLoopCount=100 --loopCount=100 图1 调优前模型 图2 调优后模型 AOE优化成功的mindir已经融合了优化的知识库，是一个独立可用的模型。即使AOE知识库删除，不影响该mindir的性能。可以备份这个模型优化产生的知识库，以后需要的话再使用。 父主题： 性能调优
/v2/{project_id}/workflows/todolist 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id
数据进一步确认标注，然后将其加入训练数据集中，使用此数据集训练模型，可得到精度更高的模型。首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升
co/THUDM/glm-4-9b-chat 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使
benchmark_parallel.csv 参数说明： --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：若以vllm接
/v1/{project_id}/notebooks/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23
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