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buildkitctl（客户端）：负责解析Dockerfile文件，并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。
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3B √ x x x x Llama-3.2-3B-Instruct · 模型库 (modelscope.cn) 52 llava-1.5-7b √ x x x x https://huggingface.co/llava-hf/llava-1.5-7b-hf/tree/main 53
如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本.
如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本.
配置文件中配置密文的格式“iam_ak={Crypto}cipher”，其中cipher会在配置项读取认证凭据信息时被解析传递进decrypt_func方法中，进行解密。 其他类似自定义加密的方法，会在保存Token到本地时进行加密。
llama-3.2-3B √ x x x x Llama-3.2-3B-Instruct · 模型库 (modelscope.cn) 52 deepseek-v2-236b x x √ x x https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2 53
3B √ x x x x Llama-3.2-3B-Instruct · 模型库 (modelscope.cn) 52 llava-1.5-7b √ x x x x https://huggingface.co/llava-hf/llava-1.5-7b-hf/tree/main 53
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command -v expect &> /dev/null; then echo "错误: expect未安装，请先执行yum install expect" exit 1 fi # 解析命令行参数 ARGS=$(getopt -o n:p:l:i:k: -l
如果推理需要使用npu加速图片预处理，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本里面。
对于布尔类型，建议用户在训练脚本中使用action='store_true'的形式来解析。 framework_type：必选参数，训练作业使用的AI框架类型，可参考步骤5查询的返回结果。
>bike</name> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <mask_color>193,243,53
apt-get install -y vim curl net-tools iputils-ping && \ # mlnx ofed apt-get install -y python libfuse2 dpatch libnl-3-dev autoconf libnl-route
非模板参数 apis 否 Array of CreateModelRequestModelApis objects 模型所有的apis入参出参信息，从配置文件中解析出来的，可不填。
--image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】 336*336图像 ==(336/14=24)>> 24*24=
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