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图4 训练输出路径 步骤五：推理部署 模型训练完成后，可以创建AI应用，将AI应用部署为在线服务。 在ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏中的“AI应用”，进入“自定义应用”页面，单击“创建应用”。 在“创建应用”页面，填写相关参数，然后单击“立即创建”。 在“元模型来源”中
图4 训练输出路径 步骤五：推理部署 模型训练完成后，可以创建AI应用，将AI应用部署为在线服务。 在ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏中的“AI应用”，进入“自定义应用”页面，单击“创建应用”。 在“创建应用”页面，填写相关参数，然后单击“立即创建”。 在“元模型来源”中
Started server process [2878]INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on
Gallery数据集、AI应用等资产，具体可参见托管模型到AI Gallery、托管数据集到AI Gallery、发布本地AI应用到AI Gallery。 资产创建完成后，需要将资产进行发布操作，具体可参见发布模型到AI Gallery、发布数据集到AI Gallery。对于支持部署为AI应用的AI
= FMK(index, device) self.fmk.append(fmk_instance) self.fmk_processes.append(fmk_instance.run(rank_size, command))
int，一般在10-20之间，值越大，搜索时间越长，效果越好 kind 采集函数类型 string，默认为'ucb'，可能取值还有'ei'、'poi'，一般不建议用户修改 kappa 采集函数ucb的调节参数，可理解为上置信边界 float，一般不建议用户修改 xi 采集函数poi和ei的调节参数 float，一般不建议用户修改
kubectl exec -it {pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。
cabinet: "cabinet" # 保持不动，开启tor-topo下发的开关 labels: app: pytorch-npu # 标签，根据实际场景修改 ring-controller.cce: ascend-1980
检测到模型是否真实的启动。 在自定义镜像健康检查接口中，用户可以实现实际业务是否成功的检测。在创建AI应用时配置健康检查延迟时间，保证容器服务的初始化。 因此，推荐在创建AI应用时配置健康检查，并设置合理的延迟检测时间， 实现实际业务的是否成功的检测，确保服务部署成功。 父主题：
Started server process [2878]INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on
产品优势 ModelArts服务具有以下产品优势。 稳定安全的算力底座，极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力，加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验
background; then describe how the video was shot, such as close-ups. Do not appear 'seems', 'may' and other words, need to be sure of the description
请求。完整的请求参数请参考表2。 curl -kv -X POST localhost:8443/ -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt":"ultrarealistic shot of a furry blue bird"}'
描述 code_dir String 算法的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。 boot_file String 算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command String
”追加到“obs://bucket_name/obs_file.txt”文件中。 1 2 import moxing as mox mox.file.append('obs://bucket_name/obs_file.txt', 'Hello World!') 也可以使用打开文件对象并追加的方式来实现，两者是等价的。
-pruned-emaonly.safetensors 下载vaeapprox-sdxl.pt文件后，复制到容器/home/ma-user/stable-diffusion-webui/models/VAE-approx/目录下。 https://github.com/AUTOM
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导(6.3.910) Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导（6.3.909） Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导(6.3.906) Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
容器名称。 namespace 是用户创建的POD所在的命名空间。 app_kind 取自首个ownerReferences的kind字段。 app_id 取自首个ownerReferences的uid字段。 app_name 取自首个ownerReferences的name字段。
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