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重路径。backend取值是openai时，tokenizer路径需要和推理服务启动时--model路径保持一致，比如--model /data/nfs/model/llama_7b， --tokenizer也需要为/data/nfs/model/llama_7b，两者要完全一致。
确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.
确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtyp
able to process the new request 原因分析 该报错是因为发送预测请求后，服务出现停止后又启动的情况。 处理方法 需要您检查服务使用的镜像，确定服务停止的原因，修复问题。重新创建模型部署服务。 父主题： 服务部署
供的容器中运行，其环境规格（如CPU规格，GPU规格）由表3 predictor configs结构决定。 部署在线服务Predictor需要线上服务端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版
#tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示
#tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示
drived max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/
Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.906-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
MaaS鉴权管理界面中创建的API Key。具体操作，请参见步骤1：获取API Key。 API Endpoint URL 服务调用界面中MaaS服务的基础API地址，需要去掉地址尾部的“/chat/completions” 。具体操作，请参见步骤2：调用MaaS模型服务进行预测。 Function calling
“自定义权重”：使用用户自定义的权重文件，需要先将权重文件上传至OBS桶中。且权重文件必须满足对应模型的文件格式要求，详情请参见约束限制。 权重文件指的是模型的参数集合。 说明： 百川和Llama系列模型只支持自定义权重。 自定义权重存储路径 当“权重设置与词表”选择“自定义权重”时，需要选择存放模型权重
drived max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/
json file。如下图所示： 方法二：单击上侧菜单栏中的Run > Open configurations按钮 步骤二：选择语言 如果需要对Python语言进行设置，在弹出的Select a debug configuration中选择Python File，其他语言操作类似。如下图所示：
Object batch服务类型可选。输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似，只需要在每一个基本类型（string/number/integer/boolean）的参数下配置inde
全部通过：被驳回的样本，也会通过。 全部驳回：已经通过的样本，需要重新标注，下次验收时重新进行审核。 剩余全部通过：已经驳回的会驳回，其余会自动验收通过。 剩余全部驳回：样本抽中的通过的，不需要标注了，未通过和样本未抽中的需要重新标注验收。 图10 完成验收 查看验收报告 针对进行中
制作模型镜像并导入 自定义镜像规范 模型包规范 在AI应用管理创建AI应用时，如果是从OBS或容器镜像中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。 您需要编写对应的推理代码和配置文件，方便后续进行推理部署。 说明：由于使用预置算法训练得到的模型，已包含了推理代码和配置文件，所以无需另外编写提供。
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtyp
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtyp
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 1、抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dt
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