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kubectl exec -it {pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 进入benchmark_tools目录下，切换conda环境并安装依赖。
应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。
应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。
1 2 import moxing as mox mox.file.append('obs://bucket_name/obs_file.txt', 'Hello World!') 也可以使用打开文件对象并追加的方式来实现，两者是等价的。
应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），取值为application/merge-patch+json。
0.9 \ --served-model-name test_server_demo \ --trust-remote-code curl请求 curl http://0.0.0.0:9999/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application
# Once you have read this disclaimer and taken appropriate precautions, # uncomment the following line and proceed at your own risk: #
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tasks: - name: main replicas: 1 template: metadata: name: training labels: app
# 加上这两句代码，防止运行时找不到yolox module import sys sys.path.append(os.getcwd()) # line13 from yolox.core import launch from yolox.exp import Exp, get_exp
tasks: - name: main replicas: 1 template: metadata: name: training labels: app
tasks: - name: main replicas: 1 template: metadata: name: training labels: app
tasks: - name: main replicas: 1 template: metadata: name: training labels: app
# For details about the mapping between Mindpore and CANN and the download address of CANN, see the official website of Mindpore.
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String application/merge-patch+json。
({"role": "assistant", "content": answer}) msgs.append({"role": "user", "content": "Introduce something about Airbus A380."}) inputs = {"image
响应示例 状态码：200 OK { "current" : 4, "data" : [ { "arch" : "x86_64", "create_at" : 1638841805439, "description" : "AI inference application
如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现，如果填入id或subscription_id+item_version_id则无需填写。 boot_file String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。
num_blocks, stride): strides = [stride] + [1] * (num_blocks - 1) layers = [] for stride in strides: layers.append
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