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del_path}同时使用。 --use-v2-block-manager:vllm启动时使用V2版本的BlockSpaceManger来管理KVCache索引,如果不使用该功能,则无需配置。注意:如果使用投机推理功能,必须开启此参数。 --served-model-name:vllm服务后台id。
caffe_model_service import CaffeBaseService import numpy as np import os, json import caffe from PIL import Image class LenetService(CaffeBaseService):
torch_npu.npu_scaled_masked_softmax 需要注意的,atten_mask和atten_scores张量最后一维的取值范围为32-8192,且必须为32的整数倍。 torch原生代码示例如下: import torch x = torch.randn([64
建议通过开源的官方镜像来构建,例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建,单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时,先构建不常变化的层,例如:先OS,再cuda驱动,再Python,再pytorch,再其他依赖包。 不建议把数据、代码放到容器镜像里。因为对应内容应该是经常变动的,会导致频繁的容器镜像构建操作。
其中,加粗的字段需要根据实际值填写: “duration”为实例运行时长,以创建时间为起点计算,即“创建时间+duration > 当前时刻”时,系统会自动停止实例。 “type”为自定停止类别,默认为timing。 返回状态码为“200”表示标注成功,响应Body如下所示: { "create_at":