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} ] } 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“用户组”，在用户组页面查找待授权的用户组名称，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的自定义策略，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。 如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用户组管理”功能添
"desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model>
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一：配置精度测试环境 精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一：配置精度测试环境 精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/
AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换
"desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model>
模型版本。 source_job_version String 来源训练作业的版本。 source_location String 模型所在的OBS路径或SWR镜像的模板地址。 source_job_id String 来源训练作业的ID。 source_copy String 镜像复
python main.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择单GPU规格。 单击“
在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一：配置精度测试环境 精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/
shape信息 PyTorch模型转换为Onnx模型（可选） 获取onnx模型有以下两种方式。下文介绍如何通过方式一进行操作。如果采用方式二，可以跳过此步骤。 方式一：使用官方提供的模型转换脚本将Pytorch模型转换为onnx模型。 方式二：对于提供了onnx模型的仓库，可以直接下载onnx模型。
类型type、属性properties，必需属性required 、定义definitions等，JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema，guided_json的写法可参考outlines: Structured
是否支持预览。可选值如下： true：支持预览 false：不支持预览 process_parameter 否 String 图像缩略设置，同OBS缩略图设置，详见OBS缩略图设置。如：image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 sample_state
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的hanler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/tasks/preprocess/data_handler
请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。 获取AK/SK 如果已生成过AK/SK，则可跳过此步骤，找到原来已下载的AK/SK文件，文件名一般为：credentials.csv。 如下图所示，文件包含了租户名（User Name），AK（Access
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一：配置精度测试环境 精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/
"desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model>
AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的hanler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
常见问题 模型文件目录下不能出现dockerfile文件； “查看构建日志”中显示“Not only a Dockerfile in your OBS path, please make sure, The dockerfile list”，表示dockerfile文件目录有问题，模型文
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