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动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh，不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0.0.0.0和8080不可更改。 高阶参数说明： --enable-prefix-caching：如果prompt的公共前缀较长
实例自动停止的倒计时信息。 name String 实例名称。 pool Pool object 专属池的基本信息，在专属池中创建的实例会返回该字段。 status String 实例状态。枚举值如下： INIT：初始化 CREATING：创建中 STARTING：启动中 STOPPING：停止中
字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。 响应参数 状态码： 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 操作失败的错误码。 error_msg
source”选“Frequently-used”时，显示此参数。 Code Directory 训练代码目录，系统会自动填写为训练启动文件所在的目录，用户可根据需要修改，所选目录必须是当前工程中的目录且包含启动文件。 当算法来源为自定义镜像，训练代码已预置在镜像中时，该参数可以为空。 Image Path(optional)
zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/home/ma-user/ws为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/toke
docker build -t koyha_ss-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数，Lora微调启动单卡，finetune微调启动八卡。 docker run -itd --name sdxl-train -v /s
版本可以不用选择。 task_name：填写需要创建的标注任务名称即可。 说明： 首次运行需要配置，会自动创建新的标注任务，后续不建议进行修改，使用同一个标注任务进行数据标注。 图像分类训练参数配置 算法超参相关的配置，建议直接使用默认值。每个参数的具体含义已在控制台界面输入框下方说明。
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型“数据选择
com/v1/infers/abc104bb-d303-4ffb-a8fa-XXXXXXXXX/ 图16 访问在线服务 输入Prompt，修改所需要的请求参数（如Width、Height），进行Prompt请求。 图17 填写请求参数 表1 SDXL模型参数及其含义 参数名称 说明
69 MiniCPM-v2 √ x x x x https://huggingface.co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意：需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py，在第46行上面新增一行代码，如下： posemb = posemb
在Workflow中使用大数据能力（DLI/MRS） 功能介绍 该节点通过调用MRS服务，提供大数据集群计算能力。主要用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时，可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MR
uickstart.html。 推荐通过OpenAI服务的API接口启动推理，单机单卡和单机多卡场景下的具体操作命令如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path}
dist pip install torchvision_npu-0.16.*.whl 步骤五：启动容器 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。 docker run
evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├── model.py # 发送请求的模块，在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai，atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test
'none', 'any')] 将“faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl”更改为“faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl”，并安装，执行命令如下： import
服务可能会有违规风险，请谨慎关闭。 关闭“内容审核”开关，需要在弹窗中确认是否停用内容审核服务，勾选后，单击“确定”关闭。 复制调用示例，修改参数后用于业务环境调用模型服务API。 Python示例代码如下所示： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
的数据。 图9 查看智能标注任务进度 确认智能标注结果 在智能标注任务完成后，在“待确认”页签下，单击具体图片进入标注详情页面，可以查看或修改智能标注的结果。 如果智能标注的数据无误，可单击右侧的“确认标注”完成标注，如果标注信息有误，可直接删除错误标注框，然后重新标注，以纠正标
华为云技术支持配置完成后，会给您提供对应的OBS桶目录“obs_dir”，该目录用于后续配置的脚本中。 图2 租户名ID和IAM用户名ID 准备日志收集上传脚本。 修改以下脚本中NpuLogCollection的参数，将ak、sk、obs_dir替换为前面步骤中获取到的值，然后把该脚本上传到要收集NPU日志的节点上。
训练资源规格：配置计算资源。由于举例的算法只能跑GPU，此处必须配置GPU类型的资源，可使用免费规格（modelarts.p3.large.public.free）。 配置项修改完成后执行如下代码。 workflow.release_and_run() 执行完成后可前往ModelArts管理控制台，在总览页中选择Workflow，查看工作流的运行情况。
1。 docker build -t sdxl-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name sdxl-train -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
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