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W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──quantize.py # 昇腾适配的量化转换脚本 ├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation
model updateModel 删除模型 model deleteModel 添加转换任务 convert addConvert 更新转换任务 convert updateConvert 删除转换任务 convert deleteConvert 服务管理支持审计的关键操作列表 表5
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm
1:${port}/v1/completions"；若服务部署在生产环境中，该地址由API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。
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Standard，并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts不支持的AI引擎，您可以构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为模型。本案例详细介绍如何使用自定义镜像创建模型，并部署成在线服务。 面向熟悉
在“模型部署”页面的“预置服务”页签，单击DeepSeek-R1服务右侧的“领取”。 当“领取”置灰时，表示该服务的免费额度已领取。 在DeepSeek-R1服务右侧，单击“在线体验”，跳转到“模型体验”页面，即可开始问答体验。更多信息，请参见免费体验MaaS预置服务。 图1 体验DeepSeek-R1模型 （可选
统一管理AI开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程。 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署。 AI工程化能力，支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力，提供数据诊断、模型监测等分析能力，训练智能日志分析与诊断。
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请勿打印无用的audio日志文件，这会导致系统日志卡死，无法正常显示日志，可能会出现“Failed to load audio”的报错。 您可以进入批量服务的详情页面，通过切换页签查看更多详细信息，详情说明请参见表2。 表2 批量服务页签 参数 说明 事件 展示当前服务使用过程中的关键操作，比如服务部署进度、部署
基本参数请参考步骤八 启动scheduler实例，额外的参数如下： --dynamic：是否开启自适应角色转换，如果不开启，则下方参数无效 --replan-interval：重新计算pd配比转换的间隔时间，默认6000，单位为秒 --profile-input-len：profiling的输入长度，默认"64
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使
L） obs:object:PutObjectAcl（设置对象ACL） 从OBS导入模型 模型转换指定OBS路径 表8 管理部署上线 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 在线服务 LTS lts:logs:list（查询日志列表） 查询和展示LTS日志。 OBS obs
设置相关权限，并且该权限仅对此项目生效；如果“授权范围”选择“所有资源”，则该权限在所有区域项目中都生效。访问ModelArts时，需要先切换至授权区域。 如表1所示，包括了ModelArts的所有系统策略权限。如果系统预置的ModelArts权限，不满足您的授权要求，可以创建自
助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的模型在线模型体验，可以实现模型服务的即时可用性，开发者无需经历繁琐的环境配置步骤，即可直观感受模型效果，快速尝鲜大模型，真正达到“即时接入，即时体验”的效果。
度及性能调优。 环境准备 迁移环境准备有以下两种方式： 表1 迁移环境准备方式 方式 说明 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境，主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 环境开通指导请参考Notebook环境创建。 ModelArts Lite DevServer
解决方法：降低transformers版本到4.42：pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6：部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
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