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务器。具体过程请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。创建完成后，单击“远程登录”，可直接访问ECS服务器。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算；镜像推荐选择EulerOS；ECS服务器确保可以访问公网，用于获取镜像和构建镜像。 图3 购买ECS ECS服务器挂载SFS Turbo
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下文或约束，来引导模型生成更符合预期的结果。 比如使用openai启动服务，通过配置guided_json参数使用JSON Schema的架构来举例。 JSON Schema使用专门的关键字来描述数据结构，例如标题title、 类型type、属性properties，必须属性required
层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法，LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数，还降低了显存和计算成本，加快了模型微调速度。对于VLLM来说，使用LoRA进行多任务部署具有以下优势： 资源节省：在大模型中引入LoRA，可以减少模型需要更
层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法，LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数，还降低了显存和计算成本，加快了模型微调速度。对于VLLM来说，使用LoRA进行多任务部署具有以下优势： 资源节省：在大模型中引入LoRA，可以减少模型需要更
下文或约束，来引导模型生成更符合预期的结果。 比如使用openai启动服务，通过配置guided_json参数使用JSON Schema的架构来举例。 JSON Schema使用专门的关键字来描述数据结构，例如标题title、 类型type、属性properties，必须属性required
裸金属服务器（Bare Metal Server）是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算类服务，为您和您的企业提供专属的云上物理服务器，为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 ECS 弹性云服务器（Elastic Cloud Server
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 arch 否 String 该镜像所支持处理器架构类型，默认值X86_64。枚举值： X86_64：x86处理器架构。 AARCH64：ARM体系架构。 description 否 String 该镜像所对应的描述信息，长度限制512个字符。
1-pro、FLUX.1-dev和FLUX.1-schnell。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Flux模型的FLUX.1-dev版本分别使用ComfyUI 0.2.2和Diffusers 0.30.2框架的推理过程。另外，FLUX
将模型权重的梯度数据导出。这种功能可以将模型权重的梯度值以统计量的形式采集出来，用以分析问题，例如检测确定性问题，使用训练状态监控工具监控NPU训练过程中的确定性计算问题。 将两份梯度数据进行相似度对比。在有标杆问题中，可以确认训练过程中精度问题出现的Step，以及抓取反向过程中的问题。 使用步骤如下：
的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景，适合图中主体相对单一的场景，将下图识别为汽车的图片。 图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一
例、创建训练作业和创建推理服务）所需的计算资源。更多Standard资源池介绍请见Standard资源池功能介绍。 ModelArts Standard专属资源池以弹性集群的方式提供专属计算资源，需要通过创建Standard专属资源池获取计算资源，以满足您在使用ModelArts过程中特定的业务需求。
直失败，请确认是否是自定义镜像的问题。 解决方案 排查是否是自定义镜像的问题。 自定义镜像构建完成，在ModelArts镜像管理注册时，“架构”和“类型”需要和源镜像保持一致。 图2 注册镜像 父主题： 实例故障
pip源中不存在该包，当前默认pip源为pypi.org中的包，请在pypi.org中查看是否有对应版本的包并查看包安装限制。 下载的包与对应基础镜像架构不匹配，如arm系统下载了x86的包，python2版本的pip下载了python3的包。具体基础镜像运行环境请参见推理基础镜像列表。 安装pip包有先后依赖关系。
高性能：通过自研特性和针对NPU的优化，如PD分离、前后处理、sample等，实现了高效的推理性能。 Ascend-vLLM架构 Ascend-vLLM架构图如下所示。 算子：使用CANN基础算子和高性能融合算子，同时支持用户自定义算子，持续迭代优化，提高推理效率。 模型：结构实
高性能：通过自研特性和针对NPU的优化，如PD分离、前后处理、sample等，实现了高效的推理性能。 Ascend-vLLM架构 Ascend-vLLM架构图如下所示。 算子：使用CANN基础算子和高性能融合算子，同时支持用户自定义算子，持续迭代优化，提高推理效率。 模型：结构实
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