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6 disable_affinity_api False 否 关闭亲和算子（融合算子、亲和优化器）API分析。对于首次从gpu迁移至npu的训练任务性能分析，建议保留该参数，替换亲和算子API通常能获得一定性能收益。
方式切换操作系统 以下为BMS使用Python语言通过API方式切换操作系统的示例代码。
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。
#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
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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”。
#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》。
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#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》。
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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
dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig
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