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图1 API接口公网地址 --app-code：获取方式见访问在线服务（APP认证）。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action_type 是 String 对训练作业的操作请求。
约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。
import gradio as gr import os POD_IP = os.getenv('POD_IP') // 获取容器IP ROOT_PATH = os.getenv('ROOT_PATH') //获取服务根路径 def greet(name): return
Lite Server GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？
获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。
镜像地址{image_url}获取请参见表1。
支持自动获取csv文件的schema。
图1 API接口公网地址 --app-code：获取方式见访问在线服务（APP认证）。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
ModelArts在线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
支持的模型列表 本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。
dataset.get_label_tasks(is_workforce_task=True) print(list_label_task_resp) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 is_workforce_task 否 Boolean 过滤条件，是否只获取团队标注任务
量化方法：W4A16 per-group/per-channel, W8A16 per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。
量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16 per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。
获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。
获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。
步骤一：模型量化 可以在Huggingface开源社区获取量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。
单击“获取AccessKey”即可跳转到AK/SK获取教程页面。 图2 登录VS Code插件 登录后，VS Code自动同步ModelArts中的训练作业列表，并进入开发场景选择页面，如图3所示。
图3 克隆GitHub的私有仓库（目前只支持Personal Access Token授权） 图4 获取Personal Access Token 查看代码库信息 在Name下方列表中，选中您希望使用的文件夹，双击打开，然后单击左侧git插件图标进入此文件夹对应的代码库。
在代码输入栏输入以下命令，获取当前环境的kernel，并激活需要安装依赖的python环境。
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