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hareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 方法二：使用generate_dataset
M/llm_inference/ascend_vllm/Dockfile中。内容如下： git clone https://gitee.com/ascend/vision.git vision_npu cd vision_npu git checkout v0.16.0-6.0.rc3
M/llm_inference/ascend_vllm/Dockfile中。内容如下： git clone https://gitee.com/ascend/vision.git vision_npu cd vision_npu git checkout v0.16.0-6.0.rc3
hareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 方法二：使用generate_dataset
save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox
i step。 MoE模型依赖MindSpeed，当使用MoE模型推理时，需提前安装： git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout a956b907ef3b0787d2a38577eb5b702f5b7e715d
如果没有软件下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像包 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2.0
kind: Pod metadata: name: my-task annotations: ei.huaweicloud.com/metrics: '{"customMetrics":[{"containerName":"my-task","exec":{"command":["cat"
i step。 MoE模型依赖MindSpeed，当使用MoE模型推理时，需提前安装： git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout a956b907ef3b0787d2a38577eb5b702f5b7e715d
录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness git checkout
录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness git checkout
录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness git checkout
录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness git checkout
清理镜像构建缓存 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 （只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。
运行第一条Workflow 了解Workflow的功能与构成后，可通过订阅Workflow的方式尝试运行首条工作流，进一步了解Workflow的运行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery，在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片。
获取镜像 表2 获取镜像 分类 名称 获取路径 基础镜像 西南-贵阳一：swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc1-py_3.9-hce_2.0
注意：Qwen2-VL 开源vllm依赖特定transformers版本， 请手动安装： pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@21fac7abba2a37fae86106f87fcf9974fd1e3830
使用前必读 在调用ModelArts API之前，请确保已经充分了解ModelArts相关概念，详细信息请参见产品介绍。 ModelArts提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。
配套软件版本 镜像用途 镜像地址 配套 获取方式 6.3.911版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_3_ascend:pytorch_2.3.1-cann_8.0.rc3-py_3.10-hce_2.0
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