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ocs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权
ocs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权
数据扩增算子说明 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。
--tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 通过OpenAI服务API接口启动服务 在as
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
内置属性：图像尺寸（图像的宽度、高度、深度），类型为List[/topic/body/section/table/tgroup/tbody/row/entry/p/br {""}) (br]。列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100
ebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
ImportError: No module named npu_bridge.npu_init 检查下训练作业使用的规格是否支持NPU，有可能是训练时使用了GPU规格，导致发生了NPU相关调用报错。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，您可根据业务实际情进行选择。 4 （可选）配置驱动 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，为确保GPU/Ascend资源能够正常使用，需要配置好对应的驱动。如果在购买资源池时，没配置自定义驱动，默认驱动不满足业务要求，可通过本章节将驱动升级到指定版本。
IMAGE_SAVE：Notebook实例保存镜像。 resource_categories Array of strings 镜像支持的规格。枚举值如下： CPU GPU ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。
止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习：自动学习运行时会收取费用，使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例： 运行中的N
IMAGE_SAVE：Notebook实例保存镜像。 resource_categories Array of strings 镜像支持的规格。枚举值如下： CPU GPU ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。
IMAGE_SAVE：Notebook实例保存镜像。 resource_categories Array of strings 镜像支持的规格。枚举值如下： CPU GPU ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。
系统将根据您的模型匹配提供可用的计算资源。请在下拉框中选择可用资源，如果资源标识为售罄，表示暂无此资源。 例如，模型来源于自动学习项目，则计算资源将自动关联自动学习规格供使用。 “实例数” 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置
可使用的CPU核数。 product_id String 产品ID，仅当集群为包周期类型时返回。 allocatable_gpus Float 可使用的GPU核数。 order_id String 购买产品的订单ID，仅当集群为包周期类型时返回。 period_type String 订购周期类
实例规格切换需要该规格所在的集群有其他规格才可以执行，当前上线的部分规格所在集群无其他规格，切换的时候会显示为空，所以不可进行切换，如北京四、上海一的GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核 32GB规格。 修改Notebook SSH远程连接配置 ModelArts允许用户在N
止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习：自动学习运行时会收取费用，使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例： 运行中的N
集中上传更多的图片时，是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB，且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意，针对自动学习功能中的添加图片，其图片大小限制不同，要求上传的图片大小不超过5MB。 解决方案： 方法1：使用导入功能。将图片上传至OBS任意目录，通过
resource_requirements 参数 参数类型 描述 key String 资源约束，可选值如下： 资源类型（flavor_type），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； 是否支持多卡训练（device_distributed_mode），对应值可选择支持（multiple）、不支持（singular）；
PoolResource 参数 是否必选 参数类型 描述 flavor 是 String 资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.t4u8。 count 是 Integer 规格保障使用量。 maxCount 是 Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。
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