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--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
--per-channel：权重量化方法，若指定则为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 父主题：
3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8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。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8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。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
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
ype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8，表示kvint8
性能预期：QPS 20/s - 业务访问方式 推理业务访问：“客户端 -> 云服务” 或 “云客户端 -> 云服务”。 推理业务时延要求，客户端到云服务端到端可接受时延。 例如：当前是“客户端 -> 云服务”模式，客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。 - 模型参数规模，是否涉及分布式推理
Server算力资源和镜像版本配套关系 Lite Server提供多种NPU、GPU镜像，您可在购买前了解当前支持的镜像及对应详情。 NPU Snt9裸金属服务器支持的镜像详情 镜像名称：ModelArts-Euler2.8_Aarch64_Snt9_C78 表1 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统
求配置需要的ModelArts服务的权限（参见依赖和委托中ModelArts服务对应的依赖策略项）。 操作步骤 使用主用户账号登录管理控制台，鼠标放在右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 >
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
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
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
训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
骤介绍如何创建用户组、子账号、并将子账号加入用户组中。 主用户登录管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入IAM服务。 图1 统一身份认证 创建用户组。在左侧菜单栏中，选择“用户组”。单击右上角“创建用户组”，在“用户组名称”中填入“用户组02”，然后单击“确定”完成用户组创建。
在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长：不限制作业的运行时长，AI Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长：设置作业运行几小时后停止，当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时，系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明：
Gallery中的模型部署为AI应用。 发布后的资产，可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型，具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI Gallery在线推理服务部署模型。 图1 AI Gallery使用流程 AI Gallery也支持管理从Model
管理标注作业 查看标注作业 在ModelArts数据标注页面可查看用户自己创建的标注作业。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏选择“数据准备>数据标注”，进入数据标注页面。 在“我创建的”页签，可查看自己创建的标注作业。用户可查看自己创建的标注作业的相关信息。 图1 我创建的
k" Step2 启动SD1.5训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_controlnet_train.sh Step3 启动sdxl训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
进入下载链接，单击Download the installer，等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包，按照指示流程安装完成即可。 在Windows的“服务”中，找到Grafana，将其开启，如果已经开启，则直接进入4。 登录Grafana。 Grafana默认在本地的3000端口启动，打开链
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