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购买并开通资源 如果使用Server资源，请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
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资源部署在线服务时会收取少量资源费用，具体费用以界面信息为准。 参数配置完成后，单击“下一步”，确认规格参数后，单击“提交”启动在线服务的部署。 进入“部署上线 > 在线服务”页面，等待服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。单击操作列的“预测”，进入服务详情页的“预测”页面。上传图片，预测结果。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
909版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 资源规格推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9B资源。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 适配的CANN版本是cann_8
910版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 资源规格推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9B资源。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 适配的CANN版本是cann_8
rts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者，由于本地资源限制，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用，它预先装好了不同的AI引擎
由于出现此错误，常见原因是内存占用满导致的，您可以尝试使用如下方法，从根本上解决错误。 方法1：将Notebook更换为更高规格的资源。 方法2：可以参考如下方法调整代码中的参数，减少内存占用。如果代码调整后仍然出现内存不足的情况，请使用方法1。 调用sklearn方法silhouette_score(addr_1
905版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 资源规格推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9B资源。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.3.2。 支持FP16和BF16数据类型推理。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts
拉框中选择可用的VPC和子网。 需要打通的对端网络不能和当前网段重叠。 图2 打通VPC参数选择 如果没有VPC可选，可以单击右侧的“创建虚拟私有云”，跳转到网络控制台，申请创建虚拟私有云。 如果没有子网可选，可以单击右侧的“创建子网”，跳转到网络控制台，创建可用的子网。 支持1
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
购买并开通资源 如果使用Server资源，请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
密钥文件内容不正确或格式不正确。 解决方法 请使用正确的密钥文件进行远程访问，如果本地没有正确的密钥文件或文件已损坏，可以尝试： 登录控制台，搜索“数据加密服务 DEW”，选择“密钥对管理 > 账号密钥对”页签，查看并下载正确的密钥文件。 如果密钥不支持下载且已无法找到之前下载的密钥，建议创建新的开发环境实例并创建新的密钥文件。
--backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口。 --url：API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。
910版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 资源规格推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite k8s Cluster和昇腾Snt9B资源。 本文档中的CCE集群版本选择v1.27~1.28。版本使用的容器引擎为Containerd。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0
购买并开通资源 如果使用Server资源，请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、c
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0
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