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能被打包成一个简单的可移植的包，这个包可以被用来在任何其他运行Docker的机器上使用。 Kubernetes Kubernetes是一个开源的容器编排部署管理平台，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kuberne
当部署推理服务的“安全认证”选择了“AppCode认证”，则需要将复制的接口代码中headers中的X-Apig-AppCode的参数值修改为真实的AppCode值。 Python示例代码如下： import requests API_URL = "https://xxxxxxx/v1/gallery/65f38
Train_command_path 必填，训练启动脚本，输入启动脚本地址，例如“/xxx/xxx/main.py”。仅支持shell脚本和python脚本。脚本示例可以参考train.py示例。如果是SWR容器内的地址，则填写绝对路径；如果是AI Gallery仓库内的地址，则填写相对路径。
"engine_name" : "PyTorch", "engine_version" : "PyTorch-1.3.0-python3.6" } } } 响应示例 状态码： 201 ok { "metadata" : { "id" : "2e
选择ARM. 推理加速卡：无。 部署类型： 在线服务。 请求模式：同步请求。 启动命令： source /etc/bashrc && python3 launch.py --skip-torch-cuda-test --port 8183 --enable-insecure-extension-access
在训练作业详情页面，选择Cloud Shell页签，登录训练容器（训练作业需处于运行中）。 安装py-spy工具。 # 通过utils.sh脚本自动配置python环境 source /home/ma-user/modelarts/run/utils.sh # 安装py-spy pip install
使用从训练或者从OBS中选择创建AI应用，推荐用户使用动态加载的方式导入，动态加载实现了模型和镜像的解耦，便于进行模型资产的保护。用户需要及时更新AI应用的相关依赖包，解决开源或者第三方包的漏洞。AI应用相关的敏感信息，需要解耦开，在“在线服务”部署时进行相应配置。请选择ModelArts推荐的运行时环境，旧的运
"engine_name" : "PyTorch", "engine_version" : "PyTorch-1.3.0-python3.6" } } } 响应示例 状态码： 201 ok { "metadata" : { "id" : "2e
6f17d12dbd/LLaVA/playground/data/LLaVA-Pretrain目录下。 Step5 开始训练 进入解压后的源码包根目录。 cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/LLAVA/llava-train
transformers sentencepiece 步骤六：Hunyuan-DiT推理调用 执行推理脚本 cd ${container_work_dir} python hunyuan_dit_example.py 查看结果 父主题： AIGC模型训练推理
fig.json”文件，将“runtime”的配置修改为ModelArts支持的GPU规格，例如"runtime": "tf1.13-python3.6-gpu"。修改完成后，重新执行导入模型和部署为在线服务的操作。 参数设置完成后，单击“下一步”，确认规格参数，单击“提交”，完成在线服务的部署。
6f17d12dbd/LLaVA/playground/data/eval目录下。 图2 MME评估集 Step6 开始推理 进入解压后的源码包根目录。 cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/LLAVA/llava-infer
复制以下内容粘贴至test_wav2lip.sh中，参数参照下方说明进行配置。 #!/bin/bash start_time=$(date +%s) python inference.py --checkpoint_path <ckpt_path> --face <jpg_path> --audio
复制以下内容粘贴至test_wav2lip.sh中，参数参照下方说明进行配置。 #!/bin/bash start_time=$(date +%s) python inference.py --checkpoint_path <ckpt_path> --face <jpg_path> --audio
"engine_name" : "PyTorch", "engine_version" : "PyTorch-1.3.0-python3.6" }, "code_tree" : { "name" : "code/", "children"
构建。这种方式在创建算法时被称为“使用自定义脚本”模式。 ModelArts支持了大多数主流的AI引擎，这些预置引擎预加载了一些额外的python包，例如numpy等；也支持您通过在代码目录中使用“requirements.txt”文件安装依赖包。 预置训练引擎 开发自定义脚本 使用自定义算法开发模型教程
载地址：https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main 下载开源数据集pokemon-dataset并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/datasets/say
载地址：https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main 下载开源数据集pokemon-dataset并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/datasets/say
d_node ./ rm -rf AscendCloud* 使用容器IP启动服务。 cd /home/ma-user/ComfyUI python main.py --port 8080 --listen ${docker_ip} --force-fp16 ${docker_ip
在容器/home/ma-user下运行启动推理脚本infer.py，NPU推理脚本内容参见附录1：在NPU上运行infer.py脚本内容。 python infer.py 运行结束后，会打印所有图片预测的平均时延。 NPU上运行后，结果会保存在/home/ma-user/result.txt下。
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