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调用批量更新样本标签根据获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已准备好用于智能标注的图像分类的数据集,并获取数据集ID,例如“6mHUG
服务 ModelArts Studio(MAAS) 运行日志(不开启则不计费) 由云日志服务(LTS)提供日志收集、分析、存储等服务。 部署服务时,开启“运行日志输出”后,日志数据超出LTS免费额度后,会产生费用。具体可参考云日志服务价格详情 按实际日志量付费 超过免费额度后,按实际日志存储量和存储时长收费
completed 图3 服务端响应200 图4 仍返回报错Response payload is not completed 解决方法: 安装brotlipy后返回正确报错 pip install brotlipy 问题10:使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告
llava-v1.6-7b llava-v1.6-13b llava-v1.6-34b ascend-vllm支持如下推理特性: 支持分离部署 支持多机推理 支持投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching 支持multi-lora特性
2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 request_mode Array of strings 请求模式,AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务。 sync:同步在线服务 async:异步在线服务 accelerators Array of Accelerator
_parallel方式,也不支持qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b、chatglm2-6b、chatglm3-6b模型。 安装精度评测工具。可以在原先的conda环境,进入到一个固定目录下,执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具,具体命令可参考obsutil工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账号中的AK
可复制第一个“-”符号前的内容用于后续查询操作。 根据资源名称在云服务的控制台查找资源并删除。 在ModelArts管理控制台,选择“模型部署 > 在线服务”。 在服务列表上方搜索框中,搜索条件选择“资源名称”,输入2中的在线服务名称,找到该资源。 单击操作列“更多 > 停止”,对在线服务执行停止操作。
5.0-20240529142433 无约束 无约束 OS插件,用于故障检测。 icAgent icagent default CCE默认安装当前适配版本 无约束 CCE基础组件,用于日志和监控。 父主题: Lite Cluster使用前必读
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qwen2-vl-7B qwen-vl qwen-vl-chat MiniCPM-v2 Ascend-vllm支持如下推理特性: 支持分离部署 支持多机推理 支持大小模型投机推理及eagle投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching
qwen2-vl-72B qwen-vl qwen-vl-chat MiniCPM-v2 Ascend-vllm支持如下推理特性: 支持分离部署 支持多机推理 支持大小模型投机推理及eagle投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching
2-0.5b-ov-hf llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf Ascend-vllm支持如下推理特性: 支持分离部署 支持多机推理 支持大小模型投机推理及eagle投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具,具体命令可参考obsutil工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账号中的AK
ipeline_onnx_stable_diffusion_img2img.py”,其中${diffusers}表示diffusers包的安装路径,可以通过pip进行查看。 # shell pip show diffusers 修改代码依赖 新建并进入/home_host/work/pipeline目录。
当训练作业使用完成或不再需要时,调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目ID和名称、获取账号名和ID和获取用户名和用户ID。 已准备好PyTorch框架的训练代码,例如将启动文件“test-pytorch
1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912) Hunyuan-DiT 推理 PyTorch Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) Open-clip 训练 推理 PyTorch Open-Clip基于DevServer适配PyTorch