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将代码中需要加速下载的文件URL地址配置为：游戏网站域名+文件在OBS桶中的存储路径+文件名称。 以配置的游戏网站域名download.game-apk1.com以及存储在obs-doc-test桶中的game/3.2.1/文件夹下的android.apk文件为例，文件下载URL的配置如下：
配置IEF服务 背景信息 如果您规划在购买TICS服务时选择基于“边缘节点部署”，则您在购买TICS服务前需要对IEF服务进行相关配置，避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权 使用主
MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
在联合销售商品交易履行页面，根据配置单号选择待反馈的解决方案配置单，单击操作列的“反馈交易履行信息”。 在交易履行证明（POP）反馈页面，反馈相关信息（合同中解决方案联合销售商品的合同签定日期、合同成交额、合同有效期）。 配置单的生成时间早于合同签订时间：可正常提交。 配置单的生成时间晚于合同签订时间，
和Kafka集群所在的虚拟私有云和子网分别创建跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置ClickHouse和Kafka集群安全组的入向规则，使其对当前将要使用的Flink作业队列网段放通。参考测试地址连通性根据ClickHouse和Kafka的地址测试队列连通性。如
《冰箱使用说明书》对应的产品型号：ProductModel:BCD-551WLCTDAFA5U1 《一句顶一万句》的作者是：刘震云 《外观设计专利交底书模板》 的专业领域是：法务领域 最小长度：1 最大长度：255 数组长度：0 - 250 fail_count Integer 上传失败的数据条数
高性价比，基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源。 C7、C6 S7、S6 个人应用搭建 高性价比，基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源。 S7、S6 T6 开发测试环境 基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，同时可根据工作负载的需要实现性能的突增，具有短期发挥更高性能的能力。
首先，需要在配置文件中，定义自己的依赖包，详细示例请参见使用自定义依赖包的模型配置文件示例。然后通过如下示例代码，实现了“saved_model”格式模型的加载推理。 当前推理基础镜像使用的python的logging模块，采用的是默认的日志级别Warning，即当前只有warning级别的
Kubernetes的Nginx-Ingress灰度发布 部署服务支持基于Nginx-Ingress组件实现CCE kubernetes集群灰度部署，增加“Kubernetes Nginx-Ingress灰度发布（CCE集群）”部署步骤，简化配置，提升灰度发布效率。详情请参考步骤详解。
keywords 定义为一个字符串的数组，每个都成为一个关键字。 values 给每个关键字一个值。 expand_dbname 当expand_dbname是非零的时，允许将dbname的关键字值看做一个连接字符串。只有第一个出现的dbname是这样展开的，任何随后的dbname值作为纯数据库名处理。
PGRES_EMPTY_QUERY 发送给服务器的字串是空的。 PGRES_COMMAND_OK 成功完成一个不返回数据的命令。 PGRES_TUPLES_OK 成功执行一个返回数据的查询（比如SELECT或者SHOW）。 PGRES_COPY_OUT （从服务器）Copy Out
低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化，量化方法为per-group。 Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取
uant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
uant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
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：
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel
uant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
<master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> <cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，如代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>：训练模型名，如qwen2-7b
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
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