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由于离线执行推理，消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。
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问题11：使用离线推理时，性能较差或精度异常 解决方法：将block_size大小设置为128 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m", block_size=128) 问题12
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问题11：使用离线推理时，性能较差或精度异常 解决方法：将block_size大小设置为128 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m", block_size=128) 问题12
Step3 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。
Step3 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。
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requirement: 'modelarts==latest': Expected end or semicolon (after name and no valid version specifier) modelarts==latest 针对以上报错，可重新安装更低版本的pip，或将离线包名
修复期间实例将无法工作，请确保相关实例业务已离线。如果云服务器上的业务不可停止，请勿修复，并联系技术支持进行处理。 若选择了重部署修复方式，实例会立即关机并迁移到新服务器，本地盘数据会被清空，请提前做好业务迁移和数据备份。
人工标注音频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签，快速完成对音频的标注操作，也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文
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/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型，是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型
服务预测请求体大小限制是多少？ 服务部署完成且服务处于运行中后，可以往该服务发送推理的请求，请求的内容根据模型的不同可以是文本，图片，语音，视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址（华为云APIG网关服务的地址）预测时，对请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义，实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，图像分类等模型场景
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