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的dependencies字段中读取需要安装的依赖包。 apis 否 String 模型提供的推理接口列表，默认为空。如果已在模型配置文件中配置apis信息时，则可不填，后台自动从配置文件中的apis字段读取所配置的推理接口信息。 表2 Environment参数说明 参数 是否必选
方式二：通过vLLM服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通过vLLM服务API接口启动服务，具体操作命令如下，API Server的命令相关参数说明如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server
方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/vllm-gpu-0.4.2目录下通OpenAI服务API接口启动服务，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server
rts的终端节点服务，即可在自己的VPC节点中访问在线服务。 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。 操作步骤 VPC访问通道访问在线服务操作步骤如下：
ap-add的启动命令，在模型发布时将会置空。 “apis定义” 提供模型对外Restfull api数据定义，用于定义模型的输入、输出格式。apis定义填写规范请参见模型配置文件编写说明中的apis参数说明，示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型创建。
predict(inputs)[0].get_data_to_numpy() print(outputs.shape) # (8, 1000) 动态分辨率 动态分辨率可以用于设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时，每次处理图片宽和高不固定的场景，该参数需要与input_shape配合使用，input_
Server运行的，需要购买并开通Server资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
e。 通过vLLM服务API接口启动服务 在ascend_vllm目录下通过vLLM服务API接口启动服务，具体操作命令如下，API Server的命令相关参数说明如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server --model
Server运行的，需要购买并开通Server资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
6455，后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket API由W3C标准化。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。
方式二：通过vLLM服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通过vLLM服务API接口启动服务，具体操作命令如下，API Server的命令相关参数说明如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server
在Step3中的terminal部署并启动推理服务。有2种方式，使用vllm-api启动推理服务，或者使用openai-api启动推理服务。参考命令如下： # 使用vllm-api python vllm/entrypoints/api_server.py \ --model="${model_path}"
max_samples 1000 用于指定训练过程中使用的最大样本数量。如果设置了这个参数，训练过程将只使用指定数量的样本，而忽略其他样本。这可以用于控制训练过程的规模和计算需求 overwrite_cache true 用于指定是否覆盖缓存。如果设置为"overwrite_cache
/home/mind/model”目录下，最后执行SWR镜像中预置的启动命令。ModelArts平台会在APIG上注册一个预测接口提供给用户使用，用户可以通过平台提供的预测接口访问服务。 自定义引擎创建模型的规范 使用自定义引擎创建模型，用户的SWR镜像、OBS模型包和文件大小需要满足以下规范：
文档导读 本文档指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用ModelArts SDK提供的接口函数进行二次开发。 章节 内容 SDK简介 简要介绍ModelArts SDK的概念。 快速开始 介绍如何使用ModelArts SDK进行二次开发。 （可选）本地服务器安装ModelArts
Notebook”中创建Notebook实例，在Terminal或ipynb文件中直接调用ModelArts SDK的接口。在Notebook中调用SDK，可直接参考接口说明，执行OBS管理、作业管理、模型管理和服务管理等操作。 ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时，需进行Session鉴权。
选的少量数据集。 准备预训练权重。 下载Hugging Face权重。 迁移适配。 入口函数train.py导入自动迁移接口。 执行以下命令，导入自动迁移接口。 import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
创建模型失败，如何定位和处理问题？ 问题定位和处理 创建模型失败有两种场景：创建模型时直接报错或者是调用API报错和创建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。 创建模型时直接报错或者是调用API报错。一般都是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。 创建模型任务下发成功，
方式二：通过vLLM服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通过vLLM服务API接口启动服务，具体操作命令如下，API Server的命令相关参数说明如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server
方式二：通过vLLM服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通过vLLM服务API接口启动服务，具体操作命令如下，API Server的命令相关参数说明如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server
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