copyfile(os.path.join(the_path_of_current_file, 'infer/config.json'), os.path.join(model_path, 'config.json')) if __name__ == '__main__': main() 在

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model-len的值必须小于config.json文件中的"seq_length"的值，否则推理预测会报错。config.json存在模型对应的路径下，例如：${container_work_dir}/chatglm3-6b/config.json。 --max-num-bat

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下载完毕后的HuggingFace原始权重文件包含以下内容，此处以Llama2-70B为例，仅供参考，以实际下载的最新文件为准。 llama2-70B ├── config.json |── generation_config.json |── gitattributes.txt |── LICENSE.txt

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从模板中选择：相同功能的模型配置信息重复率高，将相同功能的配置整合成一个通用的模板，通过使用该模板，可以方便快捷的导入模型，创建为AI应用，而不用编写config.json配置文件。 AI应用的功能描述 表1 AI应用相关功能 支持的功能 说明 创建AI应用 将训练后的模型导入至ModelArts创建

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cache_autogptq_cuda_256.cpp ├── cache_autogptq_cuda_kernel_256.cu ├── config.json ├── configuration_qwen.py ├── cpp_kernels.py ├── examples ├── generation_config

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0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大，会占用过多显存，影响kvca

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在导入任务结束后，修改导入配置文件。 解压importInflux.zip，解压完毕后进入到解压目录./importInflux/import /目录下，修改config.json配置文件，文件内容如下所示： { "ImportDir":"/root/stefan/stefan-AKC/data/",

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Non-custom type models should not contain swr_location. 请删除模型配置文件config.json中的swr_location字段后重试。 异常 自定义镜像 健康检查接口必须是xxx。 The health check url of

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├──benchmark_eval # 精度评测 ├── config ├── config.json # 请求的参数，根据实际启动的服务来调整 ├── mmlu_subject_mapping.json

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批量任务输出结果的OBS路径。 req_uri 是 String 批量任务中调用的推理接口，即模型镜像中暴露的REST接口，需要从模型的config.json文件中选取一个api路径用于此次推理；如使用ModelArts提供的预置推理镜像，则此接口为“/”。 mapping_type 是

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st_local_mode/train/model/”中，则推理文件“customize_service.py”和模型配置文件“config.json”也保存在该目录中。 创建模型运行的conda虚拟环境。 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.environment

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0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大，会占用过多显存，影响kvcache的空间。

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large-patch14-336 at main (huggingface.co)），并在llava-v1.5-13b模型下的config.json文件中修改mm_vision_tower参数中的模型路径。 图3 提示clip-vit-large-patch14-336模型不能自动下载

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如果需要使用GPU资源部署上线，需要进入模型所在位置，即步骤3：使用订阅算法创建训练作业步骤生成的“训练输出”路径，进入“model”目录，打开并编辑“config.json”文件，将“runtime”的配置修改为ModelArts支持的GPU规格，例如"runtime": "tf1.13-python3

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├──benchmark_eval # 精度评测 ├── config ├── config.json # 请求的参数，根据实际启动的服务来调整 ├── mmlu_subject_mapping.json

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req_uri 否 String batch服务类型必选。批量任务中调用的推理接口，即模型镜像中暴露的REST接口，需要从模型的config.json文件中选取一个api路径用于此次推理；如使用ModelArts提供的预置推理镜像，则此接口为/。 mapping_type 否 String

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面，单击右侧“请求示例”，填写好参数后，单击“调试”，将获取到的用户Token复制并保存到本地。 用获取到的用户Token配置“config.json”文件。其中，source_host_url是您内网的GitLab的接口地址，repo_api_prefix是CodeArts Repo

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存*gpu-memory-utilization。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大，会占用过多显存，影响kvca

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重文件上传到容器工作目录${container_work_dir}中。 # 模型结构如下： Qwen-VL-Chat/ ├── config.json ├── configuration_qwen.py ├── generation_config.jsons ├── modeling_qwen

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重文件上传到容器工作目录${container_work_dir}中。 # 模型结构如下： Qwen-VL-Chat/ ├── config.json ├── configuration_qwen.py ├── generation_config.json ├── modeling_qwen

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自动生成的映射关系文件，填写每个参数对应到csv单行数据的字段索引，索引index从0开始计数。 映射关系生成规则：映射规则来源于模型配置文件“config.json”中输入参数（request）。当“type”定义为“string/number/integer/boolean”基本类型时，需要

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