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访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 swr_path 是 String SWR镜像地址。 visibility 否 String 镜像可见度，默认值PRIVATE。枚举值： PRIVATE：私有镜像。 PUBLIC: 所有用
Native的资源、任务等能力，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。请参见弹性集群k8s Cluster。 弹性裸金属：弹性裸金属提供不同型号的xPU裸金属服务器，您可以通过弹性公网IP进行访问，在给定的操作系统镜像上可以自行安装GPU&NPU相关的驱动和其他软件，使用SFS或OBS进行数据存储和读
04-x86_64 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2
5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
Abnormal：节点不正常 Checking: 节点自检中 az String 节点所在的可用区。 privateIp String 节点的IP地址。 resources NodeResource object 节点资源量信息。 availableResources NodeResource
请根据实际编码情况选择计算模式。 “环境变量” 设置环境变量，注入环境变量到容器实例。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息，如明文密码。 “部署超时时间” 用于设置单个模型实例的超时时间，包括部署和启动时间。默认值为20分钟，输入值必须在3到120之间。 “运行日志输出”
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
增加用户ma-user。 基于原生"tensorflow/serving:2.8.0"镜像构建，镜像中100的用户组默认已存在，Dockerfile中执行如下命令增加用户ma-user。 RUN useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step6 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
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"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ https://huggingface
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