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如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。 service_resource String 用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count
针对机器学习类模型，仅支持“application/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String
异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
异常。 文本分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
CodeLab内置了免费算力，包含CPU和GPU两种。您可以使用免费规格，端到端体验ModelArts Notebook能力。也可使用此免费算力，在线完成您的算法开发。 即开即用 无需创建Notebook实例，打开即可编码。 高效分享 ModelArts在AI Gallery中提供的Notebook样例，可以直接通过Run
异常。 声音分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step3 权重格式离线转换（可选） 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
异常。 图像分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
bcpy、rlstudio-ray、mindquantum-mindspore镜像支持以下2种方式访问： 在线JupyterLab访问，具体参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 本地IDE使用PyCharm工具，远程连接访问，具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step3 权重格式离线转换（可选） 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
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step3 权重格式离线转换（可选） 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
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
json文件中配置。当业务可提供正常服务时，健康检查接口返回健康状态，否则返回异常状态。 如果要实现无损滚动升级，必须配置健康检查接口。 自定义镜像如果需要在“在线服务”模块使用OBS外部存储挂载功能，需要新建一个OBS挂载专属目录如“/obs-mount/”，避免选择存量目录覆盖已有文件。OBS挂载
示例： example = ServiceData(service_id = "**") # 通过ModelArts的在线服务，获取对应服务的服务ID，描述指定的在线服务。用于服务更新的场景。 表8 SWRImage 属性 描述 是否必填 数据类型 swr_path 容器镜像的SWR路径
在“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”页面，选择并展开订阅的目标模型。在版本列表单击“部署”，可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”，详细操作步骤请参见部署服务。 使用订阅的HiLens技能： 在“产品订购 > 订单管理 > AI Ga
动”，完成订单信息确认后单击“确定”开始构建AI应用。 当AI应用状态变为“运行中”时，表示启动成功。在AI应用详情页的“应用”页签，可以在线体验应用。 父主题： 发布和管理AI Gallery中的AI应用
、使用方法等信息。 编辑完成后，单击“确认”保存修改。 管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页，选择“数据集文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在数据集详情页，选择“数据集文件”页签。单击操作列的
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