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注意：重点对应日志中是否有ERROR（包括，容器启动时、API执行时）。
量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata
量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata
量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata
图2 用户与委托对应关系 每个用户必须关联委托才可以使用ModelArts，但即使委托所赋之权限不足，在API调用之初也不会报错，只有到系统具体使用到该功能时，才会发生问题。
# 多机执行命令为：ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> --master_addr <master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> apiVersion
图2 用户与委托对应关系 每个用户必须关联委托才可以使用ModelArts，但即使委托所赋之权限不足，在API调用之初也不会报错，只有到系统具体使用到该功能时，才会发生问题。
#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（PyTorch）基于DevServer训练指导。
DWS dws:openAPICluster:list dws:openAPICluster:getDetail dws:cluster:list 可选配置，如果访问DWS数据需要配置。
“策略内容”请参见ModelArts开发环境使用权限的自定义策略样例，ModelArts自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参见《ModelArts API参考》>权限策略和授权项。
“策略内容”请参见ModelArts开发环境使用权限的自定义策略样例，ModelArts自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参见《ModelArts API参考》>权限策略和授权项。
#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（PyTorch）基于DevServer训练指导。
通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数，原生TFServing镜像可以快速启动提供服务，并支持gRPC和HTTP Restful API的访问方式。
您可以通过界面、社区CLI和原生API上传、下载和管理容器镜像。 您制作的自定义镜像需要上传至SWR服务。ModelArts开发环境、训练和创建模型使用的自定义镜像需要从SWR服务管理列表获取。
否 str apis 模型所有的apis入参出参信息（选填），从配置文件中解析出来。 否 str initial_config 模型配置相关数据。
apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job metadata: name: yourvcjobname # job名字，根据实际场景修改 namespace: default
skip-torch-cuda-test --port 30028 --enable-insecure-extension-access --listen --log-startup --disable-safe-unpickle --skip-prepare-environment --api
注意：重点对应日志中是否有ERROR（包括，容器启动时、API执行时）。
install transformers==4.44.2 accelerate==0.34.2 sentencepiece==0.2.0 einops==0.8.0 torchsde==0.2.6 aiohttp==3.10.5 omegaconf==2.3.0 fastapi
Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz，下载“mnist.npz”文件并上传至OBS桶的“obs://test-modelarts/tensorflow
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