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准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见不同模型推荐的参数与NPU卡数设置。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格：
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。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1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： python3 e
00:00（北京时间）用AI开发平台ModelArts的新版数据集全面替代旧版数据集，旧版数据集正式下线。 下线范围 下线区域：华北-北京四（其他区域已下线） 受影响服务 ModelArts旧版数据集。 下线影响 正式下线后，所有用户将无法使用旧版数据集。为了避免影响您的业务，建议您在2024/10/30
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。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将上一步中生成的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： python3 e
提供多种数据接入方式，支持用户从OBS，MRS，DLI以及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子，帮助用户扩增数据，增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览，帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力，用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。
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。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1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： python3 e
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进入某条运行中的工作流，单击右上角的“停止”按钮，出现停止Workflow询问弹窗，单击确定。 只有处于“运行中”状态的工作流，才会出现“停止”按钮。 停止Workflow后，关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流，目前只能存在一个正在运行的实例，如果用
删除AI应用，根据AI应用ID删除指定AI应用，cascade取值为true时除了删除AI应用ID指定的AI应用，还会删除其他与指定AI应用同名不同版本的AI应用；默认只删除当前AI应用ID所对应的AI应用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API E
建了一个数据集，数据是存储在OBS中的。按照存储费用结算，那么数据存储到OBS的费用计算如下： 存储费用：数据管理模块的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。具体费用可参见对象存储价格详情。 综上，数据管理的费用 = 存储费用 父主题： 计费项
内容审核 深入业务场景，提供完备成熟的内容审核/CV场景快速昇腾迁移的方案，高效解决业务内容审核的算力/国产化需求，助力企业业务稳健发展。 政府 提高公共服务的效率和质量，加强公共安全，优化政策方案和决策过程等。 金融 为金融机构带来更加高效、智能、精准的服务。 矿山 提供端到端AI生
multi-step 什么是multi-step vLLM的调度和输入准备的CPU开销可能会导致NPU利用率不足，开启multi-step调度可以有效解决这个问题，开启multi-step调度后会在执行一次调度和输入准备后，连续n步运行模型。通过NPU在n步之间连续处理，而无需等
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：
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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txt 文本分类的标注对象和标注文件均为文本文件，并且以行数进行对应。如标注文件中的第一行表示的是标注对象文件中的第一行的标注。 例如，标注对象“COMMENTS_114745.txt”的内容如下所示。 手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面
分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进
否 String 评审意见，限制长度为[0,256]，且不能包含!<>=&"'字符。 sample_id 否 String 样本ID，可调用查询样本列表接口获取。 score 否 String 评审分数，当前可取A/B/C/D四个值，从高到低排列。 worker_id 否 String
@modelarts:color String 内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。
@modelarts:color 否 String 内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。
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