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可参考如下操作，手动下载到本地再上传到容器中，如图1所示。 登录https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI页面，切换Tag为v0.2.2，单击Code按钮，通过Download ZIP下载ComfyUI源码到本地。 图1 下载ComfyUI源码
e_job_version有值且对应的训练作业有评测结果时会返回该结果。 apis String 模型所有的apis入参出参信息。 表2 params结构 参数 参数类型 描述 url String api代表的url路径。 param_name String 参数名，不超过64个字符。
示报错，建议调整文件大小使其符合要求，或联系技术支持人员调整文件大小限制。 “请求路径” 批量服务中调用模型的接口URL，表示服务的请求路径，此值来自模型配置文件中apis的url字段。 “映射关系” 如果模型输入是json格式时，系统将根据此模型对应的配置文件自动生成映射关系。
更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核，默认启用。 开关打开（默认打开），内容审核可以阻止模型推理中的输入输出中出现不合规的内容，但可能会对接口性能产生较大影响。 开关关闭，停用内容审核服务，将不会审核模型推理中的输入输出，模型服务可能会有违规风险，请谨慎关闭。 关闭“内容审核”开
├──start.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题：
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题：
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rch_npu->koyha_ss的所有文件，将koyha_ss整个目录上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下，供参考。 [root@devserver docker_build]# ll total 192 -rw------- 1
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
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--build-arg BASE_IMAGE=${base_image} . 注意：nerdctl build 会去镜像仓库拉取镜像，不会直接使用本地镜像。构建前可以使用nerdctl pull命令拉取镜像，查看是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：pytor
Gallery才会使用自定义镜像进行训练，否则使用AI Gallery的预置镜像进行训练。 Train_command_path 必填，训练启动脚本，输入启动脚本地址，例如“/xxx/xxx/main.py”。仅支持shell脚本和python脚本。脚本示例可以参考train.py示例。如果是SWR容器内的地址，则填写绝对路径；如果是AI
dy部分需要根据模型的要求如前处理脚本的要求，如自定义镜像的要求进行输入。 处理方法 Header： 在调用指南页签上最多可以获取到两个api地址，分别是支持IAM/AKSK认证的地址以及支持APP认证的地址，对于支持不同认证方式的地址， 对header的组织也不同，具体如下：
通过。 准备一台Linux aarch64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜
h_npu->diffusers的所有文件，将diffusers整个目录上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下，供参考。 [root@devserver docker_build]# ll total 192 -rw------- 1
NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
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