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service_id String 服务编号。 service_name String 服务名称。 support_app_code Boolean 是否支持APP CODE。
若buildkitd的服务运行状态如下图所示,则表示服务运行成功。
若buildkitd的服务运行状态如下图所示,则表示服务运行成功。
启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train.sh 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
若buildkitd的服务运行状态如下图所示,则表示服务运行成功。
--num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1 --enable-prefix-caching:服务端是否启用enable-prefix-caching特性,默认为false。
选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
specification 否 String 在线服务的资源规格。详见部署服务 weight 否 Integer 权重百分比,分配到此模型的流量权重;仅当infer_type为real-time时需要配置,多个权重相加必须等于100。
内容示例如下: 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数,启动kv-cache-int8-per-tensor+per-head量化服务。
在启动推理服务时添加如下参数,启动kv-cache-int8-per-token量化服务。
如果buildkitd的服务运行状态如下图所示,则表示服务运行成功。
可选值如下: obs:OBS桶(默认值) dws:GaussDB(DWS)服务 dli:DLI服务 rds:RDS服务 mrs:MRS服务 inference:推理服务 import_path 是 String 导入的OBS路径或manifest路径。
创建Workflow数据集导入节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的数据导入功能。数据集导入节点主要用于将指定路径下的数据导入到数据集或者标注任务中,主要应用场景如下: 适用于数据不断迭代的场景,可以将一些新增的原始数据或者已标注数据导入到标注任务中
内容示例如下: 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数,启动kv-cache-int8-per-tensor+per-head量化服务。
action 是 String 操作开发环境实例,支持: start stop restart queue dequeue 其中,queue和dequeue仅支持对免费资源进行操作。 响应消息 响应参数如表3所示。
选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。