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/home/ma-user/Qwen1.5-72B-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
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 同步数据集 POST https://{endpoin
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 version_id 是 String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 请求参数 无 响应参数
/v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据处理任务
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-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
g-jobs/{training_job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
ptions/{subscription_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 subscription_id 是
rsions/{version_id}/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String
暂不支持Multi-Lora和投机推理场景。 multi-step参数设置 启动推理服务时,使用multi-step调度需要配置的参数如下表所示。 表1 开启multi-step调度参数配置 服务启动方式 配置项 取值类型 配置说明 offline num_scheduler_steps
5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step4 启动AWQ量化服务 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注:Step3 创建服务启动脚本启动脚本中,服务启动命令需添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题:
5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step4 启动AWQ量化服务 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注:Step3 创建服务启动脚本启动脚本中,服务启动命令需添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题:
s/{task_id}/logs/preview 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
csv文。accuracy_checking_result_{timestamp}.csv属于API级,标明每个API是否通过测试。建议用户先查看accuracy_checking_result_{timestamp}.csv文件,对于其中没有通过测试的或者特定感兴趣的API,根据其API
--per-channel:权重量化方法,如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考步骤六 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前,请开启图模式(参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量),启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题: 推理模型量化