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docker build -t diffusers-sd3-inference:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像，推理只需要启动单卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。
docker build -t diffusers-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像，finetune全量微调需要启动8卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。
docker build -t swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/sdk-test/pytorch_1_8:v1 -f Dockerfile .
entries = [self.prefix + self.batch_fmtstr.format(batch)] entries += [str(meter) for meter in self.meters] print('\t'
nerdctl --namespace k8s.io build -t <镜像名称>:<版本名称> --build-arg BASE_IMAGE=${base_image} . 注意：nerdctl build会去镜像仓库拉取镜像，不会直接使用本地镜像。
docker build -t diffusers-sd3-inference:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像，推理只需要启动单卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。
表2 不同模型推理支持的max-model-len长度 模型名 280T 313T 最小卡数 最大序列(K) 最小卡数 最大序列(K) llama-7b 1 16 1 32 llama-13b 2 16 1 16 llama-65b 8 16 4 16 llama2-7b 1 16
可选值如下： 0：文件型 1：表格型 dataset_id String 数据集ID。 dataset_name String 数据集名称。 dataset_tags Array of strings 数据集关键标识列表，例如：["图片","物体检测"]。
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数，用来确认对应卡数已经挂载 npu-smi info -t
discrete_points_num 否 String 连续型超参离散化取值个数。 discrete_values 否 Array of strings 离散型超参的取值列表。
discrete_points_num String 连续型超参离散化取值个数。 discrete_values Array of strings 离散型超参的取值列表。 表15 algo_configs 参数 参数类型 描述 name String 搜索算法名称。
可选值如下： fast：快速型，仅使用已标注样本进行训练 accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity 否 Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。
discrete_points_num String 连续型超参离散化取值个数。 discrete_values Array of strings 离散型超参的取值列表。 表16 algo_configs 参数 参数类型 描述 name String 搜索算法名称。
专属资源池明细账单 产品类型 ModelArts 产品 ModelArts虚拟计算实例 计费模式 按需 资源名称/ID 资源名称和ID 例如：pool-62a1，maos.modelarts.vm.cpu.8ud.1688978235.jbjcl 规格 专属资源池的规格 本例为计算型CPU
docker build -t sdxl-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数。
batch size') parser.add_argument('--num-warmup-batches', type=int, default=10, help='number of warm-up batches that don\'t
docker build -t sdxl-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数。
discrete_points_num String 连续型超参离散化取值个数。 discrete_values Array of strings 离散型超参的取值列表。 表18 algo_configs 参数 参数类型 描述 name String 搜索算法名称。
可选值如下： 0：文件型 1：表格型 dataset_id String 数据集ID。 dataset_name String 数据集名称。 dataset_tags Array of strings 数据集关键标识列表，例如：["图片","物体检测"]。
-t, --queue-type [sql|general|all] DLI queue type (default "all").
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