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SMN开关。 subscription_id 否 String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id 否 String 自动学习模板ID。 last_modified_at 否 String 最近一次修改的时间。 package 否 WorkflowServicePackege
AOE自动调优更多介绍可参考Ascend转换工具功能说明。 自动高性能算子生成工具 自动高性能算子生成工具AKG（Auto Kernel Generator），可以对深度神经网络模型中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能，可提升在昇腾硬件后端上运行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进
Boolean SMN开关。 subscription_id String 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
模型精度信息，从配置文件读取，可不填。非模板参数 source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值“auto”，用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能)；用户通过训练作业和其他方式部署的模型不设置此值。默认值为空。非模板参数 dependencies 否
c字段配套。 weight Integer 权重，分配到此模型的流量权重。 source_type String 模型来源，当模型是由自动学习产生时返回此字段，取值为auto。 model_id String 模型ID。 src_path String 批量任务输入数据的OBS路径，例如：“https://xxx
ime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。 deploy_timeout_in_seconds 否 Integer
r_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 高阶参数说明： --enable-
举例：参数可以设置为0.0.0.0。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --distributed-exe
Boolean SMN开关。 subscription_id String 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
--block-size：kv-cache的block大小，推荐设置为128。当前仅支持64和128。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --distributed-exe
--block-size：kv-cache的block大小，推荐设置为128。当前仅支持64和128。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --distributed-exe
array images = np.array(images,dtype=np.float32) # 对传入的多个样本做batch处理，shape保持和训练时输入一致 images.resize((len(data), 784))
此处以订阅算法举例，您也可以自己准备算法。 从AI Gallery订阅一个图像分类的算法进入AI Gallery>资产集市>算法，搜索自动学习算法-图像分类。 单击算法右侧的“订阅”。 在弹出的窗口中，勾选“我已阅读并同意 《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gal
认为None即不启用量化；支持w8a8、w8a16，需配套对应的权重使用。 GPU_MEMORY_UTILIZATION：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 脚本运行完成后，测试结果输出在终端。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch
heduler-steps个token。开启投机推理后无需配置该参数。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --distributed-exe
必填，选择训练代码文件所在的OBS目录。 需要提前将代码上传至OBS桶中，目录内文件总大小要小于或等于5GB，文件数要小于或等于1000个，文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练作业启动的时候被系统自动下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，
r_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --distributed-exe
工作目录、容器镜像的数据和镜像元数据；另一块用于Kubelet组件和EmptyDir临时存储等。通过“指定磁盘空间”参数设置这两块分区大小的比例。容器引擎空间的剩余容量将会影响镜像下载和容器的启动及运行。 容器盘的类型是本地盘时，不支持设置“指定磁盘空间”。 容器盘高级配置-容器引擎空间大小
valid_data: [ "your val data path" ] # 训练集和验证集可以相同 split: 1,0,0 # 训练集，验证集，测试集比例 num_workers: 8 # 数据加载器的工作线程数 force_train: True # 在加载checkpoint时允许missing
heduler-steps个token。开启投机推理后无需配置该参数。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --distributed-exe
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