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AppKey进行简易认证时，即在调用API的时候，在HTTP请求头部消息增加一个参数“apikey”（参数值为“AppKey”），实现快速认证。 AppCode认证：通过AppCode认证通用请求。 AppCode认证就是在调用API的时候，在HTTP请求头部消息增加一个参数“X-Apig-AppCode”（
ge_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像 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 --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
diffusers-sd3-inference:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像，推理只需要启动单卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name ${container_name} -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
1。 docker build -t koyha_ss-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数，Lora微调启动单卡，finetune微调启动八卡。 docker run -itd --name sdxl-train -v
为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型，建议您提供模型的说明文档。单击“添加模型说明”，设置“文档名称”及其“URL”。模型说明支持增加3条。 “配置文件” 系统默认关联您存储在OBS中的配置文件。打开开关，您可以直接在当前界面查看或编辑模型配置文件。 说明： 该功能即将下
/etc/apt/sources.list && \ rm /etc/apt/apt.conf.d/00skip-verify-peer.conf # 增加 ma-user 用户 (uid = 1000, gid = 100) # 注意到基础容器镜像已存在 gid = 100 的组，因此 ma-user
S Turbo文件系统。SFS Turbo提供按需扩展的高性能文件存储，还具备高可靠和高可用的特点，支持根据业务需要弹性扩容，且性能随容量增加而提升，可广泛应用于多种业务场景。 在SFS服务控制台上创建文件系统，具体步骤请参考创建SFS Turbo文件系统。同一区域不同可用区之间文件系统与云服务器互通，因此保证SFS
为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突，而引起作业运行异常或失败，请在定义自定义环境变量时，不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量，也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。 训练容器中预置的环境变量
如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用户组管理”功能添加用户，并配置授权。如果指定的子用户没有在用户组中，也可以通过“用户组管理”功能增加用户。 使用Cloud Shell 参考前提条件：给子账号配置允许使用Cloud Shell的权限，完成配置。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练
Extension for PyTorch作为一个PyTorch插件，支持在不改变PyTorch表达层的基础上，动态添加昇腾后端适配，包含增加了NPU设备、hccl等一系列能力的支持。安装后可以直接使用PyTorch的表达层来运行在NPU设备上。 当前提供了自动迁移工具进行GPU
}参见获取镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。推理默认使用单机单卡。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0 \
例如，您在9:00:00购买了一个按需计费的专属资源池，规格为modelarts.vm.cpu.8ud（8vCPUs 16GiB），计算节点个数为2个，并在9:30:00升配增加2个节点（升配后共4个节点），那么在9:00:00 ~ 10:00:00间会产生两条计费信息。 第一条对应9:00:00 ~ 9:30:00，按照2个计算节点个数计费。
sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二：启动镜像 启动容器镜像，推理只需要启动单卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录"
ge_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像 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 \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
i-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 前提条件 已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一
i-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 前提条件 已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一
为1表示开启。针对Qwen2-7B模型和Qwen2-57b模型，必须开启此配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，会影响首token时延增加5%~10%。 export USE_IFA_HIGH_PRECISION_MODE=1 # IFA算子（增量decode阶段的flas
i-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 前提条件 已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一
0.1。 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
clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 若无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx
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