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SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。 service_resource String 用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务,在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题: 推理模型量化
如果想保持长时间连接不断开,可以通过配置SSH定期发送通信消息,避免防火墙认为链路空闲而关闭。 客户端配置(用户可根据需要自行配置,不配置默认是不给服务端发心跳包),如图1,图2所示。 图1 打开VS Code ssh config配置文件 图2 增加配置信息 配置信息示例如下: Host
致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前,请开启图模式(参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量),启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题: 推理模型量化
以下案例中出现的费用价格仅供参考,实际价格请参见各服务价格详情。 示例:存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个数据集,数据是存储在OBS中的。按照存储费用结算,那么数据存储到OBS的费用计算如下: 存储费用:数据管理模块的数据通过对象存储服务(OBS)上传或导出,存储计费按
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step6 启动推理服务,在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题: 推理模型量化
参数说明 --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。上面命令中使用vllm举例。 --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。 --tok
vllm_path:构造vllm评测配置脚本名字,默认为vllm。 host:与起服务的host保持一致,比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port:服务端口,与启动服务时的端口保持,比如8080。 max_out_len:在运行类似mmlu、
vllm_path:构造vllm评测配置脚本名字,默认为vllm。 host:与起服务的host保持一致,比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port:服务端口,与启动服务时的端口保持,比如8080。 max_out_len:在运行类似mmlu、
vllm_path:构造vllm评测配置脚本名字,默认为vllm。 host:与起服务的host保持一致,比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port:服务端口,与启动服务时的端口保持,比如8080。 max_out_len:在运行类似mmlu、
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务,在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题: 推理模型量化
如果未删除,则会按照EVS的计费规则进行持续计费。 按需计费 规格单价 * 使用时长 弹性文件服务SFS 用于存储运行Notebook实例时所需的数据。 具体费用可参见弹性文件服务价格详情。 注意: 存储到SFS中的数据需在SFS控制台进行手动删除。如果未删除,则会按照SFS的计费规则进行持续计费。
在弹出的窗口中,勾选“我已阅读并同意 《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gallery服务协议》”后,单击“继续订阅”。 订阅完成后,单击“前往控制台”,选择云服务区域为“华北-北京四”,单击“确定”后系统页面会自动跳转至“算法管理>我的订阅”。单击“产品名称”列的小圆点选中该算法,下
如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --quantization-param-path
--per-channel:权重量化方法,如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考步骤六 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
data_type Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps Array of SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。