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docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
的apis参数说明,示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用创建。 在AI应用列表中,您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时,表示AI应用创建成功。在此页面,您还可以进行创建新版本、快速部署服务、发布AI应用等操作。
的apis参数说明,示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用创建。 在AI应用列表中,您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时,表示AI应用创建成功。在此页面,您还可以进行创建新版本、快速部署服务、发布AI应用等操作。
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
对已有规格增减节点数量 修改容器引擎空间大小 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“专属资源池 > 弹性集群”,默认进入“资源池”页签,查看资源池列表。 增减节点数量 单击某个资源池操作列的“扩缩容”对资源池进行扩缩容(对于为包周期资源池,此按钮为“扩容”,若需要缩容,请进入到
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
--hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
模型的最大输出长度 --hf-num-gpus, 需要使用的卡数 --batch-size, 推理每次处理的输入数目 -w 存放输出结果的目录 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
"max_tokens": 50,"temperature":0}”,单击“预测”既可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
Gallery资产推荐处,根据您的需要选择对应的数据集。 从AI Gallery平台资产推荐处,选择需要的数据集,单击该数据集,会自动跳转至该数据集资产的详情页,您可以在描述处查看该资产是否满足您的需求。 如果该资产满足您的需求,您可以单击右上方“下载”直接下载使用该数据集。 选择对应的云服务区域,单击确定,在下载详
String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下: 0:普通集群 1:安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String
--hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
"max_tokens": 50,"temperature":0}”,单击“预测”既可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
--hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
输出目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有的输出路径做统一管理,用户无需手动创建输出目录,只需要在工作流运行前配置存储根路径,并且可以根据开发者的目录编排规则在指定目录下查看输出的数据信息。此外同一个工作流的多次运行支持输出到不同的目录下,对不同的执行做了很好的数据隔离。 常用方式 InputStorage(路径拼接)
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stable_diffusion_img2img.py”,其中${diffuers}表示diffusers包的安装路径,可以通过pip进行查看。 # shell pip show diffusers 修改代码依赖 新建并进入/home_host/work/pipeline目录。 mkdir
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