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cache_dir 下载基础模型权重t2v.pt放到cache_dir文件夹下。 mkdir Latte cd Latte git clone -c http.sslVerify=false https://huggingface.co/maxin-cn/Latte cd Latte git
安全组，默认为空，当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用，为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则，对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。 否 str cluster_id 专属资源池ID，默认为空，不使用专属资源池。使
如果是AI Gallery仓库内的地址，则填写相对路径。 Infer_port 选填，推理服务提供的端口，缺省值为8080。只支持部署HTTP服务。 自定义镜像可以通过是否上传自定义推理参数文件“gallery_inference/inference_params.json”决
--disable-safe-unpickle --skip-prepare-environment --api 启动成功后，打印如下信息。 图2 启动成功 使用http://{宿主机ip}:8183 可以访问前端页面，通过输入文字生成图片。 图3 文生图 注意开启fa优化按钮。 图4 开启fa优化按钮
ved-model-name参数，${container_model_path}请替换为实际使用的模型名称。 curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json"
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for distributed training') parser.add_argument('--dist-url', default='tcp://224.66.41.62:23456', type=str, help='url used to
场景描述 ModelArts作为顶层服务，其部分功能依赖于其他服务的访问权限。本章节主要介绍对于IAM子账号使用ModelArts时，如何根据需要开通的功能配置子账号相应权限。 权限列表 子账号的权限，由主用户来控制，主用户通过IAM的权限配置功能设置用户组的权限，从而控制用户组
/models/dataset/flower_photos”文件夹。 cd models mkdir dataset cd dataset wget http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz tar zxvf
可以使用预置框架 + 自定义镜像的功能，即选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。 此功能与直接基于预置框架创建算法的区别仅在于，镜像是由用户自行选择的。用户可以基于预置框架制作自定义镜像。基于预置框架制作自定义镜像可参考使用基础镜像构建新的训练镜像章节。 完全自定义镜像：
steps=[model_registration] ) 使用订阅模型+OBS的方式注册模型 该方式本质上与自定义镜像+OBS的方式没有区别，只是自定义镜像变成从订阅模型中获取。 具体使用案例： import modelarts.workflow as wf # 定义订阅的模型对象
与其他云服务的关系 图1 ModelArts与其他服务的关系示意图 与统一身份认证服务的关系 ModelArts使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务产品文档》。 与对象存储服务的关系
修改MaaS模型服务 场景描述 表1 支持的修改任务 修改任务 任务介绍 参考信息 修改流量限制QPS ModelArts Studio大模型即服务平台支持手动修改模型服务的实例流量限制QPS，该操作不会影响部署服务的正常运行。 修改QPS 扩缩容实例数 ModelArts St
LoRA微调训练 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
SFT全参微调训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
安全组，默认为空，当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用，为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则，对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。 configs 是 包括predictor configs结构和transformer
"description": "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services":
LoRA微调训练 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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