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Sun.ttf 2. 将 文件 /home/ma-user/work/model-dir/Qwen-VL-Chat/tokenization_qwen.py 中的 30-35 行注释 3. 然后增加一行直接读取本地的Simsun.ttf文件，写绝对路径 # FONT_PATH
src_path String 批量任务输入数据的OBS路径。 dest_path String 批量任务输出结果的OBS路径。 req_uri String 批量任务中调用的推理路径。 mapping_type String 输入数据的映射类型，取值为：file或csv。 mapping_rule
推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。
thon版本的包，上下文版本替换要保持一致。 将上述pip源文件、*.list文件、*.run文件、 *.whl文件、Miniconda3安装文件放置在context文件夹内，context文件夹内容如下。 context ├── Ascend-cann-nnae_7.0.0_linux-aarch64
观地查看ModelArts在线服务和模型负载的各项监控指标。由于监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控显示的是当前时间5～10分钟前的状态。如果您的在线服务刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。 前提条件： ModelArts在线服务正常运行。 已在云监控页面设
240606 步骤六 编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象： 命令式，即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说
下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
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240606 步骤六 编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象： 命令式，即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说
240606 步骤六 编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象： 命令式，即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说
训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 返回的数据条目数。 offset 否 Integer 数据条目偏移量。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Integer
指定模型输入、输出路径。 model_path = ** quant_path = ** 可以指定校准数据集路径，如calib_data="/path/to/pile-val"，如不指定，默认数据集是“mit-han-lab/pile-val-backup”。 model.quantize(tokenizer
在收集必要信息后，尝试退出当前AI任务并尝试重新执行 退出当前AI任务以便重新执行 NPU: errorcode告警 NPUErrorCodeWarning 重要 这里涵盖了大量重要及以上的NPU错误码，您可以根据这些错误码进一步定位错误原因 对照《黑匣子错误码信息列表》和《健康管理故障定义》进一步定位错误
PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解为增强版的自动学习，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务。 父主题： Standard自动学习
响应Body参数 参数 参数类型 描述 quotas Array of WorkspaceQuotasResponse objects 工作空间配额数据。 表4 WorkspaceQuotasResponse 参数 参数类型 描述 max_quota Integer 配额允许设置的最大值。
表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 grants 否 Array of grants objects 训练作业使用的数据集。不可与data_url或dataset_id/dataset_version_id同时使用。 auth_type 否 String 授
install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。 在“Notebook”区域下，新建一个ipynb文件。 在新建的Notobook中，在代码输入栏输入如下命令。 !pip install xxx 在Terminal中安装 在Terminal里激活需要的anaconda
able.json文件和使用实例个数的local_ranktable.json文件；如果指定了`--api-server`，还会生成一个local_ranktable_host.json文件用于确定服务入口实例。 ./save_dir 生成ranktable文件如下（假设本地主机ip为10
able.json文件和使用实例个数的local_ranktable.json文件；如果指定了`--api-server`，还会生成一个local_ranktable_host.json文件用于确定服务入口实例。 ./save_dir 生成ranktable文件如下（假设本地主机ip为10
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