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├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
dli:table:describeTable 在数据集中管理DLI数据 管理表格数据集 DWS dws:openAPICluster:list dws:openAPICluster:getDetail dws:cluster:list 在数据集中管理DWS数据 管理表格数据集 MRS
“策略内容”请参见ModelArts开发环境使用权限的自定义策略样例，ModelArts自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参见《ModelArts API参考》>权限策略和授权项。 如果您需要对除ModelArts和OBS之外的其它服务授权，IAM支持服务的所有策略请参见权限策略。 在IAM控制台创建用户组并授权。
“策略内容”请参见ModelArts开发环境使用权限的自定义策略样例，ModelArts自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参见《ModelArts API参考》>权限策略和授权项。 如果您需要对除ModelArts和OBS之外的其它服务授权，IAM支持服务的所有策略请参见权限策略。 在IAM控制台创建用户组并授权。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数，原生TFServing镜像可以快速启动提供服务，并支持gRPC和HTTP Restful API的访问方式。 Triton是一个高性能推理服务框架，提供HTTP/gRPC等多种服务协议，支持TensorFlow、TensorRT、Py
Container，SWR）是一种支持镜像全生命周期管理的服务， 提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能，帮助您快速部署容器化服务。您可以通过界面、社区CLI和原生API上传、下载和管理容器镜像。 您制作的自定义镜像需要上传至SWR服务。ModelArts开发环境、训练和创建模型使用的自定义镜像需要从SWR服务管理列表获取。
推理代码及模型需安装的包，默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息，从配置文件读取。 否 str apis 模型所有的apis入参出参信息（选填），从配置文件中解析出来。 否 str initial_config 模型配置相关数据。 否 dict template
yaml”文件。 “config.yaml”文件用于配置pod，代码示例如下。代码中的“xxxx_train.sh”即为2修改的训练启动脚本。 apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job metadata: name: yourvcjobname
“策略内容”请参见ModelArts开发环境使用权限的自定义策略样例，ModelArts自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参见《ModelArts API参考》>权限策略和授权项。 图4 开发环境的使用权限 如果您需要对除ModelArts和OBS之外的其他服务授权，IAM支持服务的所有策略请参见ModelArts
einops==0.8.0 torchsde==0.2.6 aiohttp==3.10.5 omegaconf==2.3.0 fastapi==0.115.0 uvicorn==0.30.6 spandrel==0.4.0 kornia==0.7.3 修改comfyui 源码
flow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz，下载“mnist.npz”文件并上传至OBS桶的
加额外的torchrun命令参数，或是覆盖预设的torchrun命令参数。例如配置torchrun命令中rdzv_conf参数的训练作业API环境变量的部分示例如下： "environments": { "MA_RUN_METHOD": "torchrun", "MA_EXTRA_TORCHRUN_PARAMS":
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