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在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: yourapp labels: app: infers spec: replicas: 1 selector:
/home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/mnist/mnist_softmax.py --data_url /home/work/user-job-dir/app/mnist_data" } ] } 失败响应示例 {
方式时，输入数据目录下的文件只能以.csv为后缀，且需配置mapping_rule参数，以表达推理请求体中各个参数对应到csv的索引。 mapping_rule 否 Map 输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。映射规则与模型配置文件config
and body. method = 'POST' headers = { 'Content-Type': 'application/json' } body = { 'image': base64_data }
训练后的模型可用于推理部署，应用于大模型对话场景。 Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip模型训练 介绍Open-Clip模型基于ModelArts DevServer的训练过程，训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 应用于AIGC和多模态视频编码器。
导入AI应用对于镜像大小的限制 ModelArts部署使用的是容器化部署，容器运行时有空间大小限制，当用户的模型文件或者其他自定义文件，系统文件超过容器引擎空间大小时，会提示镜像内空间不足。 当前，公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G，专属资源池容器引擎空间的默认为50G，
支持大模型场景下的AI应用管理和服务部署。 约束与限制 需要申请单个AI应用大小配额和添加使用节点本地存储缓存的白名单。 需要使用自定义引擎Custom，配置动态加载。 需要使用专属资源池部署服务。 专属资源池磁盘空间需大于1T。 操作事项 申请扩大AI应用的大小配额和使用节点本地存储缓存白名单
req_uri String 批量任务中调用的推理路径。 mapping_type String 输入数据的映射类型，取值为：file或csv。 mapping_rule Map 输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时，会返回。 父主题： 服务管理
template: metadata: name: training labels: app: ascendspeed ring-controller.cce: ascend-1980 # 保持不动
template: metadata: name: training labels: app: ascendspeed ring-controller.cce: ascend-1980 # 保持不动
Events（SSE）是一种服务器向客户端推送数据的技术，它是一种基于HTTP的推送技术，服务器可以向客户端推送事件。这种技术通常用于实现服务器向客户端推送实时数据，例如聊天应用、实时新闻更新等。 SSE主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求（例如ChatGPT回答的流式输出），相较于WebSocket（双向实时），它更加轻量级且易于实现。
naconda（kernel依赖的python环境）的pip进行安装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/.lab/console查询 前端插件安装目录为：/home/ma-user/.local/shar
sitories/ 安装vaeapprox-sdxl.pt。 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。vaeapprox-sdxl.pt的官网下载地址：https://github
"TF-1.4.0-python2.7", "status": 10, "app_url": "/usr/app/", "boot_file_url": "/usr/app/boot.py", "create_time": 1524189990635,
公网访问在线服务有以下认证方式，API调用请参见认证详情： 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题： 访问在线服务支持的访问通道
"status": 10, "app_url": "/usr/app/", "boot_file_url": "/usr/app/boot.py", "create_time": 1524189990635
format. # mean reg is applied in AIPP. # Transpose is applied in AIPP tensor = NNTensor(image) images.append(tensor) tensor_list
需要添加到请求中的公共消息头如表3所示。 表3 公共请求消息头 参数名 说明 是否必选 示例 Content-type 消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”。 是 application/json Content-Length 请求body长度，单位为Byte。 POST/PUT请求必填，GET不能包含。
import Estimator parameters = [] parameters.append({"name": "data_url", "value": data_local}) parameters.append({"name": "output_dir", "value": os
发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题： AI Gallery（新版）
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