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使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，若直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。
参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。上面命令中使用vllm举例。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tok
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train.sh 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_sdxl_lora_train
规范，否则该模型无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。 当托管的是自定义镜像时，上传的模型文件要满足自定义镜像规范，否则该镜像无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。 当文件状态变成“上传成功”表示数据文件成功上传至AI
如果想保持长时间连接不断开，可以通过配置SSH定期发送通信消息，避免防火墙认为链路空闲而关闭。 客户端配置（用户可根据需要自行配置，不配置默认是不给服务端发心跳包），如图1，图2所示。 图1 打开VS Code ssh config配置文件 图2 增加配置信息 配置信息示例如下： Host
如果想保持长时间连接不断开，可以通过配置SSH定期发送通信消息，避免防火墙认为链路空闲而关闭。 客户端配置（用户可根据需要自行配置，不配置默认是不给服务端发心跳包），如图1，图2所示。 图1 打开VS Code ssh config配置文件 图2 增加配置信息 配置信息示例如下： Host
low。 删除后的Workflow无法恢复，请谨慎操作。 删除Workflow后，对应的训练作业和在线服务不会随之被删除，需要分别在“模型训练>训练作业”和“模型部署>在线服务”页面中手动删除任务。 父主题： 管理Workflow
如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
准备文本分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。
ing）以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_finetune_train.sh 启动SDXL Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh di
--per-channel：权重量化方法，若指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant 父主题：
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step6 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
--per-channel：权重量化方法，若指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant 父主题：
3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
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