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ata.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： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
--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
一个账号最多可添加10个团队。 如果数据集需要启用团队标注功能，当前账号至少拥有一个团队。如果没有，请执行添加团队操作添加。 父主题： 通过团队标注方式标注数据
pt.conf.d/10periodic”文件： vi /etc/apt/apt.conf.d/10periodic 修改文件以将所有选项设置为“0”： APT::Periodic::Update-Package-Lists "0"; APT::Periodic::Downloa
订阅的主题。 entity String 订阅的主体。 events Array of strings 订阅的事件。 请求示例 创建消息订阅。设置订阅的主题为“fengbin26”，订阅的主题为“238947895793875835893490”，订阅的事件为“[ "*:failed
的流量权重，仅当infer_type为real-time时需要配置，多个权重相加必须等于100；当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时，持续地访问此服务的预测接口，ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 specification
完成购买后，返回弹性云服务器页面，刷新列表。 选择刚才创建的弹性公网IP，单击“确定”。 图5 绑定弹性公网IP 通过SSH方式远程访问集群资源包括2种方式，密码方式或密钥方式，二选一即可。 通过SSH密钥方式登录云服务器，具体操作请参见SSH密钥登录方式。 通过SSH密码方式登录云服务器，具体操作请参见SSH密码登录方式。
String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 表6 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array
size参数，指定-1时为per-channel权重量化，W4A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-ha
size参数，指定-1时为per-channel权重量化，W4A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-ha
查询Notebook支持的可切换规格列表 功能介绍 查询创建Notebook实例支持的可切换的规格列表。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{pro
size参数，指定-1时为per-channel权重量化，W4A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-ha
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定的Notebook添加资源标签。例如设置TMS标签的key为“test”，value为“service-gpu”。 https://{endpoint}/v1/{project_
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务，也能部署到端，边等各种设备。 一键部署，可以
py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
常见问题 Q：视频数据集无法显示或者无法播放视频？ A：如果无法显示和播放视频，请检查视频格式类型，目前只支持MP4格式。 父主题： 通过人工标注方式标注数据
务器页面。 图8 节点管理 单击“远程登录”，在弹出的窗口中，单击“CloudShell登录”。 图9 远程登录 在CloudShell中设置密码等参数后，单击“连接”即可登录节点，CloudShell介绍可参见远程登录Linux弹性云服务器（CloudShell方式） 。 配置kubectl工具。
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