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接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
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下载model_zoo相关数据 从以下5个链接下载model_zoo数据 https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-v1.5 https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-v1.5 https://storage.googleapis.c
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 授权用户列表，默认为空。需要与“auth_type”参数配合使用，且仅当授权类型为“INTERNAL”时才会生效。 auth_type 否 String
模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
用CANNGraph图模式启动来提升性能，设置该参数后将关闭图模式。CANNGraph图模式目前支持llama和qwen2系列大语言模型单卡场景，包含该系列AWQ量化模型，其他场景(如Multi-lora)暂未支持。小模型如Qwen2-1.5B和Qwen2-0.5B推荐不设置该参数。
Step1 上传权重文件 将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step2
接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
objects 资源池中的资源规格信列表，包括资源规格和相应规格的资源数量。 network network object 资源池网络参数。物理资源池时必选。 jobFlavors Array of strings 资源池支持的作业规格信息列表，内容为作业规格名称。 driver
model_info = model_instance.get_model_info() print(model_info) 方式2：根据查询模型对象列表返回的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 8 from modelarts.session import Session
在ModelArts Lite专属资源池列表，单击资源池名称，进入专属资源池详情页面。 在基本信息页面单击CCE集群，跳转到CCE集群详情页面。 在CCE集群详情页，选择左侧导航栏的“节点管理”，选择“节点”页签。 在节点列表，单击操作列的“更多 > 查看YAML”查看节点配置信息。
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
objects 资源池中的资源规格信列表，包括资源规格和相应规格的资源数量。 network 是 network object 资源池网络参数。创建物理资源池时必选。 jobFlavors 否 Array of strings 资源池支持的作业规格信息列表，内容为作业规格名称。 driver
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据集 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id} 响应示例 状态码： 204 No
bert-base-chinese https://huggingface.co/google-bert/bert-base-chinese/resolve/main/pytorch_model.bin wget -P bert-base-chinese https://huggingface
方法二：设置远端默认安装的插件 按照VS Code中设置远端默认安装的插件配置，即会在连接远端时自动安装，减少等待时间。 方法三：VS Code官网排查方式https://code.visualstudio.com/docs/remote/troubleshooting 小技巧（按需调整远端连接的相关参数）：
r”已重命名为“learning_rate”，在训练代码中必须写成“learning_rate”才能调用成功。keras官方文档请参见https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0。 处理方法 将训练代码里的参数名称“
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