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ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境
Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
06:00完成了数据校验，10:06:00-10:12:00完成了图像分类，11:30:00完成了服务部署，并在12:00:00停止运行在线服务。同时，使用公共资源池运行实例，模型训练时选择资源池规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个（单价：3.40 元/小时）；服务部署时选择资源池规格为CPU:
Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
Step2 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
cision_compare_details_{timestamp}.csv文件的API详细达标情况。 详细工具的使用指导请参考离线预检和在线预检介绍。 父主题： msprobe工具使用指导
Notebook”，单击“创建”，在创建Notebook页面，资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，单击“部署”，在部署服务页面，资源池规格只能选择专属资源池。 父主题： 典型场景配置实践
Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
常量折叠是编译器优化中的通用技术之一，在编译节点简化常量表达。通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来，取而代之的是会识别出语句的结构，并在编译时期将数值计算出来而不是运行时去计算（在本例子，结果为2,048,000）。 i = 320 * 200 * 32;
如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”。 在“模型部署”页面，单击“我的服务”页签，在目标模型服务右侧，单击操作列“更多 > 在线体验”，进入“模型体验”页面。 在“模型体验”页面右上角，单击“参数设置”，拖动或直接输入数值配置推理参数。单击“恢复默认”可以将参数值调回默认值。
可选值有： “asc”为递增排序，默认为“asc”。 “desc”为递减排序。 search_content 否 String 指定要查询的文字信息，例如训练作业名字，默认为空，字符串的长度为[0，64]。 workspace_id 否 String 指定作业所处的工作空间，默认值为“0”。
可选值有以下两种。 “asc”为递增排序。 “desc”为递减排序，默认为“desc”。 search_content 否 String 指定要查询的文字信息，例如参数名称。默认为空。 config_type 否 String 指定要查询的配置类型，可选值有以下两种 “custom”为查询用户自定义配置。
可选值。 “asc”为递增排序，默认为“asc”。 “desc”为递减排序。 search_content 否 String 指定要查询的文字信息，例如可视化作业名字，默认为空，字符串的长度为[0，64]。 workspace_id 否 String 指定作业所处的工作空间，默认值为“0”。
异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。 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。
选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部署为在线服务，大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务，请配置合理的“部署超时时间”，避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理，请求路径填写/v2/models/en
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