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["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
全流程开发）。 本文档介绍了如何在ModelArts管理控制台完成AI开发，如果您习惯使用API或者SDK进行开发，建议查看《ModelArts SDK参考》和《ModelArts API参考》获取帮助。 使用AI全流程开发的端到端示例，请参见 《快速入门》 和《最佳实践》。 Standard使用场景介绍
启动多模态openAI服务的端口号 表2 请求服务json参数说明 参数 是否必须 默认值 参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时，推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model ${container_model_path}参数保持一致。 messages
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
} 这里Step指定为0表示只对首个Step进行数据Dump。task指定为statistics表示使用统计量模式，该模式下针对整网训练API输入输出保存最大值、最小值、均值等统计量信息比对，落盘数据量较小。GPU和NPU环境依次进行数据Dump，正常执行结束标识如下图回显Exception:
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
界面创建训练作业，创建时基于算法来源和训练框架又区分多种创建方式，具体请参见表2。 ModelArts Standard也支持通过调用API接口创建训练作业，请参见以PyTorch框架创建训练作业。 训练作业进阶功能 ModelArts Standard还支持以下训练进阶功能，例如：
set_flag('checkpoint_exclude_patterns', 'logits') 如果使用的是MoXing内置网络，其对应的关键字需使用如下API获取。此示例将打印Resnet_v1_50的关键字，为“logits”。 import moxing.tensorflow as mox
登录ModelArts控制台，左侧菜单选择“模型管理”； 单击“创建”，进入创建模型界面，元模型选择“从容器镜像中选择”，选择自定义镜像； 配置“容器调用接口”和端口号，端口号与模型配置文件中的端口保持一致； 设置完成后，单击“立即创建”，等待模型状态变为“正常”； 重新部署在线服务。 父主题：
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
5055: 订阅已过期。 处理方法 在权限管理页面进行依赖服务的授权。完成委托授权请参考了解ModelArts权限配置。 检查是否有OBS权限或者接口操作权限。 订阅已过期，可以在AI Gallery确认可以续订后，重新订阅。 父主题： 模型管理
s Key Id和Secret Access Key）。 “project_id”即项目ID，获取方式如下： 在“我的凭证”页面，单击“API凭证”，在“项目列表”中可查看项目ID和名称（即“项目”）。多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 图1 查看项目ID
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
权限配置指南 》> 典型场景配置案例，查找授予OBS桶权限的指导。 获得OBS桶的读写权限后，您可以在Notebook中，使用moxing接口，访问对应的OBS桶，并读取数据。举例如下： import moxing as mox mox.file.copy_parallel('o
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