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metadata metadata object 算法的元数据，描述算法基本信息。 job_config job_config object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements Array of resource_requirements objects
+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2
x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2
表单击“部署”，可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”，详细操作步骤请参见部署服务。 使用订阅的HiLens技能： 在“产品订购 > 订单管理 > AI Gallery”页面，单击技能名称左侧，在技能的版本信息单击“安装”即可安装技能至设备上使用，详情请参见安装技能。
2.9(基于CentOS制作的Linux发行版)，经常遇到服务器重启后，操作系统内核无故升级，导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用，只能卸载重新安装。 原因分析 分析EulerOS内核是如何在不知情的情况下升级的： 首先查看当前操作系统内核。 [root@Server-ddff
可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。命令如下： cd /home/ma-user/mode
at等。本文档使用的推理接口是vllm，而llava多模态推理接口是openai-chat。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokeniz
ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供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AI应用，管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费，也可以选择更经
化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定
20.04内核自动升级？ 场景描述 在Ubuntu 20.04每次内核升级后，系统需要重新启动以加载新内核。如果您已经安装了自动更新功能，则系统将自动下载和安装可用的更新，这可能导致系统在不经意间被重启；如果使用的软件依赖于特定版本的内核，那么当系统自动更新到新的内核版本时，可能
可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b
”。“整柜”参数为创建资源池时选择，扩缩容时不可修改。用户通过增减“数量”来改变“目标总实例数”。 在“专属资源池扩缩容”页面，设置“资源配置 > 可用区”，可用区可选择“随机分配”和“指定AZ”。 选择随机分配时，扩缩容完成后，节点的可用区分布由系统后台随机选择。 选择指定AZ
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 resource_id 是 String 资源ID：如Notebook实例ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags
在使用专属资源池时（如资源扩缩容、创建VPC、创建VPC-子网、打通VPC），如果提示相关资源配额受限，请提交工单处理。 创建失败/变更失败 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，进入“弹性集群 Cluster”页面。
可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b
可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，若直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b
# 训练需要的启动脚本 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目录，需要用户手动创建并上传，后续操作步骤中会提示 |── tr
# 训练需要的启动脚本 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目录，需要用户手动创建并上传，后续操作步骤中会提示 |── tr
install时，出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装，而不是使用pip install **。加上“--no-cache”参数，可以解决很多此类报错。 父主题： Notebook实例常见错误
install时，出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装，而不是使用pip install **。 加上“--no-cache”参数，可以解决很多此类报错。 父主题： 实例故障
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