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构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx"
module named 'multipart'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题：
具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买（并行文件系统） × 免费 免费 包月购买 免费 × 按需购买 单机多卡 × 包月购买 （HPC型500G） 免费 免费 包月购买 免费 包月购买 （Ubuntu 18.04，建议不小于2U8G，本地存储空间100G，带EIP全动态BGP，按流量10M带宽）
toml文件里数据集路径更改为pokemon-dataset路径。 cd koyha_ss cp run_* sd-scripts cp kohya_finetune.toml sd-scripts cd sd-scripts vim run_finetune.sh vim kohya_finetune.toml
资源池的租户id，记录资源池创建在哪个租户账号下。 表6 PoolMetaAnnotations 参数 参数类型 描述 os.modelarts/description String 资源池的描述信息。 os.modelarts/billing.mode String 计费模式。可选值如下： 0：按需计费
with open(to_path, "wb") as out_f, gzip.GzipFile(from_path) as zip_f: out_f.write(zip_f.read()) # --- 以上为pytorch mnist # --- end
具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx"
with open(to_path, "wb") as out_f, gzip.GzipFile(from_path) as zip_f: out_f.write(zip_f.read()) # --- 以上为pytorch mnist # --- end
资源池的租户id，记录资源池创建在哪个租户账号下。 表6 PoolMetaAnnotations 参数 参数类型 描述 os.modelarts/description String 资源池的描述信息。 os.modelarts/billing.mode String 计费模式。可选值如下： 0：按需计费
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 使用benchmark-tool
数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
任务不同调整参数target-tensor-parallel-size。默认为1 target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size。默认为1 父主题： Baichuan2-13B模型基于DevServer适配PyTorch
eddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法：升级transformers版本到4.43.1：pip install transformers --upgrade 问题5：使用SmoothQuant进行W8A8进行模型量化时，报错：AttributeError:
instance_ip_obj = os.popen("curl http://169.254.169.254/latest/meta-data/local-ipv4") instance_ip = instance_ip_obj.read()
'/home/ma-user/work/obs_file.txt') 如果下载到Notebook中的是zip文件，在Terminal中执行下列命令，解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 代码执行完成后，参考图13打开Terminal后执行ls /ho
String 从指定Workflow工作流进行复制。通过复制来创建Workflow时必填。 gallery_subscription WorkflowGallerySubscription object 来自市场订阅的Workflow。 latest_execution ExecutionBrief
构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx"
module named 'multipart'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题：
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