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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。 参考启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant 使用llm-compre
json.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/h
缺点：资源申请周期长，购买成本高，管理视角下资源使用效率较低。 环境开通指导请参考DevServer资源开通；环境配置指导请参考Snt9B裸金属服务器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作，请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。
网段设置以后不能修改，避免与将要打通的VPC网段冲突。可能冲突的网段包括： 用户的vpc网段 容器网段（固定是172.16.0.0/16） 服务网段（固定是10.247.0.0/16） 确认无误后，单击“确定”。 父主题： 基本配置
留。 - 重部署：通过更换为新服务器实现修复，修复耗时较短，本地盘数据会丢失。 修复期间实例将无法工作，请确保相关实例业务已离线。如果云服务器上的业务不可停止，请勿修复，并联系技术支持进行处理。 若选择了重部署修复方式，实例会立即关机并迁移到新服务器，本地盘数据会被清空，请提前做好业务迁移和数据备份。
rule name=sshd dir=in action=allow protocol=TCP localport=22 启动OpenSSH服务，在CMD执行以下命令： Start-Service sshd 如果OpenSSH未安装在默认路径下，打开命令面板（Windows： C
使用CodeLab免费体验Notebook 面向众多开发者，ModelArts提供了CodeLab功能，一方面，一键进入开发环境，同时预置了免费的算力规格，可直接免费体验Notebook功能；另一方面，针对AI Gallery社区发布的Notebook样例（.ipynb格式文件）
SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下：
关操作请参见发布技能。 发布免费模型 进入AI Gallery首页，选择“资产集市 > 模型”，进入模型页面。 单击“发布”，弹出“选择云服务区域”，选择区域后单击“确定”跳转到“发布资产到AI Gallery”页面。 发布ModelArts模型 如果是发布新资产。 “发布方式”选择“创建新资产”。
DevServer 该环境为裸机开发环境，主要面向深度定制化开发场景。 环境开通指导请参考DevServer资源开通；环境配置指导请参考Snt9B裸金属服务器环境配置指南。 本文基于ModelArts Lite DevServer进行操作，请参考上表说明在贵阳一环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。
_data.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/h
json.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/h
json.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/h
置大模型进行二次开发，用于生产商用。 ModelArts Lite-Server 面向云主机资源型用户，基于裸金属服务器进行封装，可以通过弹性公网IP直接访问操作服务器。 适用于已经自建AI开发平台，仅有算力需求的用户，提供高性价比的AI算力，并预装主流AI开发套件以及自研的加速插件。
multi-lora特性不能和Chunked Prefill特性一起使用。 multi-lora特性使用说明 如果需要使用multi-lora特性，需要在推理服务启动命令中额外添加如下命令。 --enable-lora \ --lora-modules lora1=/path/to/lora/adapter1/
_data.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/h
SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下：
管理AI Gallery数据集 编辑数据集介绍 资产发布上架后，准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量，能更好的支撑用户使用该资产。 在数据集详情页，选择“数据集介绍”页签，单击右侧“编辑介绍”。 编辑数据集基础设置和数据集描述。 表1 数据集介绍的参数说明 参数名称
进入卖家中心”，选择“商品管理 > 我的商品”查看在售卖的商品。 如果您是买家，您可以在云商店搜索、购买商品，已经购买的商品将展示在“云商店 > 买家中心 > 已购买的服务”页面。 在AI Gallery内订阅的免费商品只展示在AI Gallery的“我的订阅”中，不会展示在AI云商店的“买家中心”中。 云商
SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下：
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