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方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上
conda activate awq 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
错误未被抑制，可能影响后续业务，需要重置卡或重启节点。观测方式：Xid事件中包含95事件。(Remapped的Pending记录只作为提示，当业务空闲时进行卡重置触发重映射即可) L4: 需要换卡，SRAM Uncorrectable>4或者Remapped Failed。 A050102 GPU 其他
transformers bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上
设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60分钟，之后每次构建AI应用花费时间预计5分钟。 图4 创建完成 如果权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务
llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上
llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上
开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模
conda activate awq 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
transformers bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上
llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上
事件保存周期为1个月，1个月后自动清理数据。 查看服务的事件类型和事件信息，请参见查看在线服务的事件 日志 展示当前服务下每个模型的日志信息。包含最近5分钟、最近30分钟、最近1小时和自定义时间段。 自定义时间段您可以选择开始时间和结束时间。 当服务启用运行日志输出后，页面展示存放到云日志服务LTS中
-a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择单GPU规格。 单击“提交”，在“信息确认”页
conda activate awq 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
enchmark的并发数（parallel-num参数）或动态benchmark的请求频率（request-rate参数）较高，会触发推理平台的流控，请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。 同步请求时，平台每次请求预测的时间不能超过60秒。例
设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60分钟，之后每次构建AI应用花费时间预计5分钟。 图4 创建完成 如果权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务
海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelAr
性能到上限时，就会IO排队。IO排队造成处理时间超过 1 分钟时，客户端内核会打印"rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed"日志。这个日志只是说明某个IO处理时间超过 1 分钟了，不会造成数据丢失。客户端有重试机制，等峰值过去后，所有
sampleCount：采样统计 period 否 String 监控数据粒度，单位为秒。可选值如下： 60：粒度为1分钟，默认值 300：粒度为5分钟 900：粒度为15分钟 3600：粒度为1小时 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 metrics
enchmark的并发数（parallel-num参数）或动态benchmark的请求频率（request-rate参数）较高，会触发推理平台的流控，请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。 同步请求时，平台每次请求预测的时间不能超过60秒。例
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