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√ √ https://huggingface.co/huggyllama/llama-7b 2 llama-13b √ √ √ √ https://huggingface.co/huggyllama/llama-13b 3 llama-65b √ √ √ √ https://huggingface
llama2-70b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface
将权重文件上传到DevServer机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 3.权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下：
APP绑定API数量。 created_at Long APP创建时间。 project_id String 项目ID。 updated_at Long APP更新时间。 user_id String APP创建用户ID。 状态码： 401 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code
APP绑定API数量。 created_at Long APP创建时间。 project_id String 项目ID。 updated_at Long APP更新时间。 user_id String APP创建用户ID。 状态码： 401 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code
APP绑定API数量。 created_at Long APP创建时间。 project_id String 项目ID。 updated_at Long APP更新时间。 user_id String APP创建用户ID。 状态码： 401 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code
llama-7b √ https://huggingface.co/huggyllama/llama-7b 2 llama-13b √ https://huggingface.co/huggyllama/llama-13b 3 llama-65b √ https://huggingface
llama2-70b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface
DETAIL_TIME_LOG #关闭打印详细日志 配置后重启服务生效。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
llama2-13b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf 3 llama2-70b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface
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在服务列表中，单击目标服务操作列的“修改”，修改服务基本信息，然后根据提示提交修改任务。 当修改了服务的某些参数配置时，系统会自动重启服务使修改生效。在提交修改服务任务时，如果涉及重启，会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设
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训练管理 创建算法 查询算法列表 查询算法详情 更新算法 删除算法 获取支持的超参搜索算法 创建训练实验 创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的运行指标
各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练 代码改造点 模型分发：DataParallel(model)
对于输入的文字，它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入，然后和一个随机高斯噪声，一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后，最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能的过程。
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