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README.md - 资产的README内容，支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。 当托管的是自定义镜像时，填写的内容要满足自定义镜像规范，否则该镜像无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。 说明： 建议写清楚模型的使用方法，方便使用者更好的完成训练、推理任务。
py”。 schema_doc String 模型schema文档的下载地址。 image_address String 模型的执行镜像地址，镜像未构建之前（即当前模型从未发布成服务），显示为空。 input_params params结构数组 模型的输入参数集，默认为空 output_params
训练作业的系统监控指标。具体请参见表8。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 resource_id String 训练作业的计费资源ID。 dataset_name
在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时，表示已进入模型服务，一般是模型推理代码编写有问题。 请根据构建日志报错信息，定位服务预测失败原因，修改模型推理代码后，重新导入模型进行预测。
# 本教程中需要的模型代码 │ └── Dockerfile # 构建镜像 │ └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 │
华为自研的AI推理引擎，后端对于昇腾有充分的适配，模型转换后可以在昇腾上获得更好的性能，配合丰富的适配工具链，降低迁移成本，该工具在推理迁移工作的预置镜像已安装，可在镜像中直接使用（见环境准备）。关于MindSpore Lite详细介绍可参考MindSpore Lite文档。在使用MindSpore
0.1.1 NPU MindSpore 2.3.0（推荐） 2.2.12 2.2.10 NPU PyTorch 2.1.0（推荐） 预置统一镜像 pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b mindspore_2
如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后，会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。
sleep.py示例： import os os.system('sleep 60m') 图4 预置框架启动方式 如果训练作业使用的是自定义镜像 在创建训练作业时，“创建方式”选择“自定义算法”，“启动方式”选择“自定义”，“启动命令”输入“sleep 60m”。这样启动的作业将会持续运行60分钟。您可通过Cloud
修改容器引擎类型。 容器引擎是Kubernetes最重要的组件之一，负责管理镜像和容器的生命周期。Kubelet通过Container Runtime Interface (CRI) 与容器引擎交互，以管理镜像和容器。其中Containerd调用链更短，组件更少，更稳定，占用节点资源
符。 --image String 否 自定义镜像路径，格式为：组织名/镜像名:镜像版本。当用户设置“feature”为“custom”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用自定义的Spark镜像。 -obs / --obs-bucket String
数据会保存，其余目录下内容会被清理。例如：用户在开发环境中的其他目录下安装的外部依赖包等，在Notebook停止后会被清理。您可以通过保存镜像的方式保留开发环境设置，具体操作请参考保存Notebook实例。 Notebook实例将停止计费，但如有EVS盘挂载，存储部分仍会继续计费。
"ims:images:create", "ims:images:delete", "ims:images:get", "ims:images:list",
I引擎”和“运行环境”后，部分支持健康检查的引擎会显示该参数，请以实际界面显示为准。 当使用Custom引擎时，引擎包需要选择容器镜像，仅当容器镜像中配置了健康检查接口，才能配置“健康检查”，否则会导致模型创建失败。 当前支持以下三种探针： 启动探针：用于检测应用实例是否已经启动。如果提供了启动探针(startup
只提供倒排索引方法，无复杂检索设置和参数配置。 创建知识库。 在Dify平台左侧导航栏，单击“知识库”，选择“创建知识库”。 在“选择数据源”页面，上传知识文档（可以同时上传多个文本文件），“索引方式”选择“经济”，配置其他信息，单击“保存并处理”。 图6 创建知识库 创建并调试客服机器人。 在“工作
当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型，再用MindSpore Lite做推理， 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境，创建自己的工作目录。 由
推理 Ascend-vLLM 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch
可确认无误后，单击“提交”，即可创建专属资源池。 步骤二：使用Docker安装和配置正向代理 购买弹性云服务器ECS，详情请见购买ECS。镜像可选择Ubuntu最新版本。虚拟私有云选择提前创建好的VPC。 申请弹性公网IP EIP，详情请见申请弹性公网IP。 将弹性公网IP绑定到
在训练进程结束后，该日志会生成到训练容器中。其中，使用MindSpore预置框架训练的device日志会自动上传到OBS，使用其他预置框架和自定义镜像训练的device日志如果需要自动上传到OBS，则需要在代码中配置ASCEND_PROCESS_LOG_PATH，具体请参考如下示例。 #
在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台，为大型语言模型（LLM）应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。
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