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json 这里-api_info指定的是步骤2导出的dump.json文件，表示整网计算过程中API的输入输出情况。执行完成run_ut命令之后将输出api_precision_compare_result_{timestamp}.csv和 api_precision_compare_details_{timestamp}
ig) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
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的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint，且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时，系统在训练作业启动前，自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置 断点续训练建议和训练容错检查（即自动重启）功能同时使
“SFS Turbo”，在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称，并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在训练作业启动前，自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo
_id}/data-annotations/labels modelarts:dataset:updateDataset - √ √ 批量修改标签 PUT /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/labels
get-template 使用ma-cli image add-template命令加载镜像构建模板 ma-cli可以使用add-template命令将镜像模板加载到指定文件夹下，默认路径为当前命令所在的路径。 比如${current_dir}/.ma/${template_name}/。也
需要先格式化文件系统后使用。 访问方式 在BMS中通过网络协议挂载使用，支持NFS和CIFS的网络协议。需要指定网络地址进行访问，也可以将网络地址映射为本地目录后进行访问。 可以通过互联网或专线访问。需要指定桶地址进行访问，使用的是HTTP和HTTPS等传输协议。 只能在BMS
VPC接入 VPC VPC ReadOnlyAccess 实例能够挂载在用户的VPC下，实现多网络平面接入。 按需配置。 创建自定义策略时，建议将项目级云服务和全局级云服务拆分为两条策略，便于授权时设置最小授权范围。 委托 表2 开发环境所需委托 业务场景 依赖的服务 委托授权项 说明
SMN消息订阅ID。 exeml_template_id String 自动学习模板ID。 last_modified_at String 最近一次修改的时间。 package WorkflowServicePackege object 计费工作流订阅包信息。 表4 WorkflowStep
69 MiniCPM-v2 √ x x x x https://huggingface.co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意：需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py，在第46行上面新增一行代码，如下： posemb = posemb
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据
rBoard。 图1 JupyterLab中打开TensorBoard 在JupyterLab左侧导航创建名为“summary”的文件夹，将数据上传到“/home/ma-user/work/summary”路径。注：文件夹命名只能为summary否则无法使用。 进入“summar
synchronize_auto_labeling_data 否 Boolean 团队标注任务是否同步智能标注结果。可选值如下： true：执行完智能标注后，将待确认结果同步至团队成员。 false：不同步智能标注结果（默认值）。 workforces_config 否 WorkforcesConfig
选择合适的协议，如邮件，短信等，并填写终端，如邮件地址，手机号等。单击确认。 此时订阅总数中会出现一条记录，但是处于未确认的状态。 收到邮件后单击“订阅确认”。 此时该订阅记录将处于已确认的状态。 创建告警行动规则 行动规则即为告警触发时，AOM以怎样的方式来告知用户。启用告警行动规则后，系统根据关联SMN主题与消息
可见当前的短板为增量推理（0.4 > 0.14），可以考虑增加增量节点个数。 根据短板进行推理能力补齐（全量弱增加全量实例，增量弱增加增量实列）根据步骤四将配比调整为1p:3d，性能数据图如下所示： 如上图所示Qwen2.5 72B场景数据（SLO分别为5s、50ms）：红线为4实例混推性能数据，绿线为1p:3d分离性能数据。
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