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在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证，确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题： 准备工作
在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证，确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题： 准备工作
返回的是一个字典，其中flavors值是一个列表，描述了训练服务支持的所有规格的信息。每个元素中flavor_id是可直接用于远程训练任务的计算规格，max_num是该规格的最大节点数。如果用户知道要使用的计算规格，可以略过这一步。 提交远程训练作业。
在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证，确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题： 准备工作
service_id String 服务ID。 workflow_id String Workflow工作流ID。 order WorkflowPoolOrder object 订阅信息。 consume_limit Long 订阅限制。
来源 可选择“ModelArts”、“对象存储服务（OBS）”、“本地上传”。 ModelArts区域 选择当前控制台所在的区域。 OBS区域 选择与当前控制台一致的区域。 存储位置 用来存储发布的资产。 数据类型 当前数据集的数据类型。 选择数据集 选择需要发布的数据集。
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.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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.openai.api_server --model <your_model> --quantization
-td / --to-dli Bool 否 注册镜像到DLI服务。 -d/ --description String 否 填写镜像描述，默认为空。 示例：注册SWR镜像到ModelArts。
service_id String 服务ID。 workflow_id String Workflow工作流ID。 order WorkflowPoolOrder object 订阅信息。 consume_limit Long 订阅限制。
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.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。
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