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├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Qwen/Qwen-VL-Chat为例： huggingface-cli download --resume-download
获取用户名和用户ID 在调用接口的时候，部分请求中需要填入用户名（user name）和用户ID（user_id）。获取步骤如下： 注册并登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面，查看“IAM用户名”和“IAM用户ID”。 图1 获取用户名和ID
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Qwen/Qwen-VL-Chat为例： huggingface-cli download --resume-download
登录ModelArts管理控制台，按照版本选择以下操作。 新版本：在左侧导航栏选择“系统管理 > 权限管理”。 旧版本：在左侧导航栏选择“全局配置”。 单击“添加授权”，进入“访问授权”配置页面，根据参数说明进行配置。 表2 参数说明 参数 说明 “授权对象类型” 包括IAM子用户、联邦用户、委托用户和所有用户。
已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。 待部署SNAT的弹性云服务器操作系统为Linux操作系统。 待部署SNAT的弹性云服务器网卡已配置为单网卡。 步骤一：打通VPC 通过打通VPC，可以方便用户跨VPC使用资源，提升资源利用率。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池
“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。您可以单击“操作”列的“启动”，启动服务。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。单击目标服务名称，进入服务详情页面。您可以单击页面右上角“启动”，启动服务。 部署方式为ModelArt
是否需要安装训练平台指定的 moxing 版本。true为需要。只有填写了engine_name，engine_version，image_url参数时支持该设置。 表24 Summary 参数 参数类型 描述 log_type String 训练作业可视化日志类型，配置后训练作
如果您的元模型是自定义的，即推理代码和配置文件是自行编写的（配置文件编写说明），“调用指南”只是将您编写的配置文件进行了可视化展示。调用指南的输入参数与配置文件对应关系如下所示。 图2 配置文件与调用指南的对应关系 不同输入请求的预测方式如下： JSON文本预测 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署
使用TMS标签实现资源分组管理 ModelArts支持对接标签管理服务TMS，在ModelArts中创建资源消耗性任务时，可以为这些任务配置标签，通过标签实现资源的多维分组管理。 ModelArts支持配置标签的任务有：创建训练作业任务、创建Notebook、创建推理在线服务、创建ModelArts
否一致。 检查用户给ModelArts的委托中是否有SWR的权限，可以在权限管理中查看对应用户的授权内容，查看授权详情。如果没有对应权限，需要到统一身份认证服务给对应委托中加上对应权限。 图1 权限管理 图2 查看权限详情和去IAM修改委托权限 图3 给委托添加授权 将镜像设置成私有镜像
量，如不能统一管理开发流程元数据，可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的模型可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务（OBS）中的元模型和容器镜像中的元模型，可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型
修改批量服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
修改在线服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
在IAM控制台左侧导航栏，选择“权限管理 > 权限”。 在“权限”页面右上角，单击“创建自定义策略”。 在“创建自定义策略”页面，配置相关信息，单击“确定”。 图5 创建自定义策略 表2 创建自定义策略参数说明 参数 说明 配置示例 策略名称 自定义策略名称 policykl631g 策略配置方式 单击JSON视图。
/home/ma-user/anaconda3/bin/activate /home/ma-user/anaconda3/envs/my-env 执行如下命令在my env里安装如下依赖包。 pip install ipykernel 如果遇到版本冲突，建议固定版本如下： pip install jupyter_core==5
引擎不一致引起的，例如使用的是x86的镜像却标记的是arm的系统架构。 可以通过查看模型详情看到配置的系统运行架构。基础镜像的系统架构详情可以参考推理基础镜像列表。 父主题： 模型管理
确认是账号欠费冻结，补交对应欠费，等待账号解冻即可； 如果是导入模型没有对应的工作权限，可以参考创建自定义策略对相应账号赋予导入模型相关权限。 父主题： 模型管理
在开发环境中部署本地服务进行调试 可以通过部署本地服务来进行调试，即在导入模型或模型调试后，在开发环境Notebook中部署Predictor进行本地推理。 只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 开发环境本地服务Predictor和在线服务Predictor说明
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