outputs=wf.steps.ModelOutput(name='model_output',model_config=wf.steps.ModelConfig(model_name=model_name, model_type="TensorFlow")), # ModelStep的输出

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__init__(self, model_name, model_path): self.model_name = model_name self.model_path = model_path self.model_inputs = {}

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"my_model.om") # 如果有多个模型，需要分别加载 model1 = hilens.Model("./my_model1.om") model2 = hilens.Model("./my_model2.om") model3 = hilens

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文本列表（array），例如：["你","好"] 。 数组长度：1-2048 model 是 String 向量化模型名称。 请求示例： { "model": "my-embedding-model", "input": "你好" } 响应体参数 表12 响应体参数

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modelarts:model:list - √ √ 删除模型 DELETE /v1/{project_id}/models/{model_id} modelarts:model:delete - √ √ 查询模型详情 GET /v1/{project_id}/models/{model_id}

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name = model.name; info.number = model.number; info.thirdUserId = model.thirdUserId; info.email = model.email;

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["ascend"] context.ascend.device_id = 0 # 构建模型。 model = mslite.Model() model.build_from_file("./model.mindir", mslite.ModelType.MINDIR, context)

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模型管理简介 hilens::Model类 模型管理器，使用模型管理器加载模型并进行推理。 #include <model.h> 析构函数 ~Model() virtual hilens::Model::~Model( ) Model析构时会释放掉hiai::Graph等资源。 父主题：

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from modelarts.model import Model from modelarts.config.model_config import ServiceConfig session = Session() # GPU环境推理配置 Model.configure_tf_

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__init__(self, model_name, model_path): self.model_name = model_name self.model_path = model_path self.model = None

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35b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto,tensor_parallel_siz

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35b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto,tensor_parallel_siz

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单击左上角，左侧将展示开发项目的文件目录。 单击“model”文件夹，右键单击“.om”格式的模型文件，选择“Encrypt Model”。 弹出“Encrypt Model”对话框。 图1 加密模型 “Encrypt Model”对话框中显示了模型密钥，单击“OK”。 在左侧“model”目录下会生成带密钥

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contactType:HWMContactTypeEnterprise]; [slectedModels addObject:model]; HWMContactSelectedModel *model2 = [[HWMContactSelectedModel alloc] initWithName:@"测试账号02"

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entrypoints.api_server --model ${model_path} \ --ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" \ --ssl-certfile="/home/mind/model/cert.pem" \ --max-num-seqs=256

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是哪里设置的？ 图1 桥接器实例 解决方法 当组件中定义的桥接器属性设置的model值和桥接器中定义的model值相同时，桥接器实例选项可选到这些桥接器。 例如，查看组件editor.js文件中model值为“SingleRepireDataViewModel”，查看“折柱图数据

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entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-

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entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-

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entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-

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entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-

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entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数 llm = LLM(model="meta-llama/CodeLlama-

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