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本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接，单击Download the installer，等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包，按照指示流程安装完成即可。 在Windows的“服务”中，找到Gra
自定义镜像导入模型部署上线调用API报错 部署上线调用API报错，排查项如下： 确认配置文件模型的接口定义中有没有POST方法。 确认配置文件里url是否有定义路径。例如：“/predictions/poetry”（默认为“/”）。 确认API调用中body体中的调用路径是否拼接自定义路径。如：“{API接口地址}/predictions/poetry”。
给子账号配置部署上线基本使用权限 管理员和开发者权限分离 给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 限制用户使用公共资源池 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 父主题： Standard权限管理
发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型 使用AI Gallery在线推理服务部署模型 Gallery CLI配置工具指南 计算规格说明
“目标区域”：选择您需要将该数据集下载到的区域位置，如“华北-北京四”。 “数据类型”：选择需要处理的文件类型。数据类型更多信息请参考数据集的类型。 “数据集输出位置”：数据集输出位置的OBS路径，此位置会存放输出的标注信息等文件，此位置不能和OBS数据源中的文件路径相同或为其子目录。 “数据集输入位置”：AI
Cloud）可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS Turbo SFS Turbo HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象，用户可以指定SFS
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运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供：
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配置ModelArts基本使用权限 场景描述 Step1 创建用户组并加入用户 Step2 为用户配置云服务使用权限 Step3 为用户配置ModelArts的委托访问授权 Step4 测试用户权限 父主题： 典型场景配置实践
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支持哪些型号的Ascend芯片？ 目前支持Ascend Snt3和Snt9、Snt9、Snt9B、Snt9C。Ascend应用案例请参见Ascend应用样例。 模型训练：ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理：在ModelArts中将模型部署上线为在
下拉框中选择您所需的DWS集群。 数据库名称：根据选择的DWS集群，填写数据所在的数据库名称。 表名称：根据选择的数据库，填写数据所在的表。 用户名：输入DWS集群管理员用户的用户名。 密码：输入DWS集群管理员用户的密码。 从DWS导入数据，需要借助DLI的功能，如果用户没有访
获取用户绑定APP的api列表 功能介绍 获取用户绑定app的API列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/
Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为全参数训练、部
Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为全参数训练、部
状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总数量。 total_count Integer 当前查询结果的数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 engine_runtimes
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