检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
apis String 模型所有的apis入参出参信息。 表2 params结构 参数 参数类型 描述 url String api代表的url路径。 param_name String 参数名，不超过64个字符。
API Key 输入API Key。调用模型服务进行评测需要使用API Key鉴权。您可以在ModelArts Studio控制台左侧导航栏的“鉴权管理”页面创建API Key。 评测配置 评测类型 默认为“自动评测”。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表2。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表2。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见不同模型推荐的参数与NPU卡数设置。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格：
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表2。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题： 准备工作
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考《主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch训练指导》。
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题： 准备工作
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题： 准备工作
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考《主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch训练指导》。
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题： 准备工作
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题： 准备工作
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考《主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch训练指导》。
AppCode认证需要在header的X-Apig-AppCode字段上填入绑定给该在线服务的APP的AppCode。
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 父主题： 量化
然后再比对分析发现所有API计算都已对齐结果，转而查看Loss对齐情况。 父主题： 精度对齐
dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig
dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig
dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
