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获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe” 日志提示“ValueError: Invalid endpoint: obs.xxxx.com” 日志提示“errorMessage:The
= Environment("tensorflow_mlp_mnist") cd = CondaDependencies.create(pip_packages=["tensorflow==1.13.1", "Pillow>=8.0.1"],
create_version(name="V001", version_format="Default", label_task_type=0, description="version 001") 示例二：基于标注任务创建数据集 from modelarts.session import Session
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
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方式2：API模式 动态挂载API接口已发布至华北-北京四和华东-上海一站点。请参考JupyterLab主页介绍、在JupyterLab中新建ipynb文件，新建一个ipynb文件然后执行脚本。 挂载脚本代码示例如下。更多API参数介绍请参考动态挂载OBS。 import os from json
资源池的租户id，记录资源池创建在哪个租户账号下。 表7 PoolMetaAnnotations 参数 参数类型 描述 os.modelarts/description String 资源池的描述信息。 os.modelarts/billing.mode String 计费模式。可选值如下： 0：按需计费
具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
name String 超参搜索算法的名称。 params Array of params objects 超参搜索算法的参数列表。 description String 超参搜索算法的描述。 表4 params 参数 参数类型 描述 key String 超参搜索算法的参数名称。 value
https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码：
title="title_info", description="description_info") # name字段必填，title, description可选填 # 定义输入的OBS对象 obs_data = wf.data.OBS
created_at String 创建时间。 name String 执行记录名称。 execution_id String 工作流执行ID。 description String 执行记录描述。 status String 执行记录状态。 workspace_id String 工作空间ID。
在部署服务详情中单击“调用指南”，第二行的API接口公网地址即为APP认证调用地址，展开后即可看到AppCode值。 图5 调用指南 在postman调试预测采用AppCode认证： 请求POST URL填APP认证调用地址 请求头Headers中KEY参数为X-Apig-App
作业接口即可看到description已被修改。 PUT https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347 { "description" : "hahaha"
资源池的租户id，记录资源池创建在哪个租户账号下。 表6 PoolMetaAnnotations 参数 参数类型 描述 os.modelarts/description String 资源池的描述信息。 os.modelarts/billing.mode String 计费模式。可选值如下： 0：按需计费
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