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推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
--port：服务部署的端口，注意如果不同实例部署在一台机器上，不同实例需要使用不同端口号。分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口，在后续推理性能测试和精度测试时，服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。 --model：HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs：同时处理的最大句子数量
(Press CTRL+C to quit) Step7 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加s
es_seconds 该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。 字节/秒（Bytes/Second） ≥0 NA NA NA 上行Bps ma_node_network_transmit_rate_bytes_seconds 该指标用于统计测试对象的出方向网络流速。 字节/秒（Bytes/Second）
--port：服务部署的端口，注意如果不同实例部署在一台机器上，不同实例需要使用不同端口号。分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口，在后续推理性能测试和精度测试时，服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。 --model：HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs：同时处理的最大句子数量
ascend_cloud_ops_atb-xx.whl Step4 开始推理 在容器工作目录下进到Qwen-VL/infer_test，将要测试的图片放到Qwen-VL/infer_test/images文件夹中，执行如下命令，运行推理脚本。 bash infer_demo.sh 推理结果如下所示：
3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入
基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。 考虑到下载cifar10数据集较慢，基于torch生成类似cifar10的随机数据集，训练集和测试集的大小分别为(5000，3，32，32)和(10
valid_data: [ "your val data path" ] # 训练集和验证集可以相同 split: 1,0,0 # 训练集，验证集，测试集比例 num_workers: 8 # 数据加载器的工作线程数 force_train: True # 在加载checkpoint时允许missing
预计时长2分钟左右。 在线服务部署完成后，您可以单击操作列的预测，进入服务详情页的“预测”页面。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”进行预测。此处提供一个预测样例图供使用。 步骤6：清除资源 为避免产生不必要的费用，通过此示例学习订阅算法的使用后，建议您清除相关资源，避免造成资源浪费。
tion/detection/sfd目录。 Step6 服务调用 提前准备人物图片，支持'jpg', 'png', 'jpeg'格式。推荐测试图片大小1280*720或1920*1080。 提前准备音频文件audio，支持'wav', 'mp3', 'mp4'格式。 在代码根目录
od_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${model_path}请替换为实际使用的模型名称。 curl -X POST
od_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${model_path}请替换为实际使用的模型名称。 curl -X POST
的一站式部署方式。 在线服务 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。将模型部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控能力。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华北-乌兰察布一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵
--port：服务部署的端口，注意如果不同实例部署在一台机器上，不同实例需要使用不同端口号。分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口，在后续推理性能测试和精度测试时，服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。 --model：HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs：同时处理的最大句子数量
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
es_seconds 该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。 字节/秒（Bytes/Second） ≥0 NA NA NA 上行Bps ma_node_network_transmit_rate_bytes_seconds 该指标用于统计测试对象的出方向网络流速。 字节/秒（Bytes/Second）
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