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传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/tree/main （需登录） 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
"use_beam_search":true, "best_of":2, "length_penalty":2 }' 服务的API与vLLM官网相同，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1
本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 推理部署使用的服务框架是vLLM（官网地址：https://github.com/vllm-project/vllm/tree/v0.3.2，版本：v0.3.2）。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step3 权重格式离线转换（可选）
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step3 权重格式离线转换（可选）
下载软件包 在宿主机上创建目录/root/webui，将下面步骤中所有的文件放到/root/webui目录下。 下载SD基础模型，SD基础模型的官网下载地址。 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step3 权重格式离线转换（可选）
"use_beam_search":true, "best_of":2, "length_penalty":2 }' 服务的API与vLLM官网相同，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1
"use_beam_search":true, "best_of":2, "length_penalty":2 }' 服务的API与vLLM官网相同，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1
参考线下容器镜像构建及调试章节，构建容器镜像并调试，镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 准备数据 登录coco数据集下载官网地址：https://cocodataset.org/#download 下载coco2017数据集的Train（18GB）、Val images（1GB）、Train/Val
方法2：使用ib_write_bw测试RDMA的读写处理确定带宽 服务器A：服务端从mlx4_0网卡接收数据 ib_write_bw -a -d mlx5_0 服务器B：客户端向服务端mlx4_0网卡发送数据。 ib_write_bw -a -F 服务器A的IP -d mlx5_0 --report_gbits
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