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|── 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
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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
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
|── 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
(只支持ModelArts Notebook里使用)。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 (只支持已安装docker环境的ECS)。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 ma-cli提供了一些常用的镜像