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推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
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选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部署为在线服务，大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务，请配置合理的“部署超时时间”，避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理，请求路径填写/v2/models/en
它指示系统在高并发场景下每秒能处理的请求量。这一指标直接关系到模型的响应速度和处理效率。不当的QPS配置可能导致用户等待时间延长，影响满意度。因此，能够灵活调整模型的QPS对于保障服务性能、优化用户体验、维持业务流畅及控制成本至关重要。 ModelArts Studio大模型即服
已经在CPU/GPU环境达到预期训练结果。在此基础上，迁移过程的精度问题一般包括： Loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。 验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时，说明精度可能存在偏差，需要进一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断
3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入
镜像名称，长度限制512个字符，支持小写字母、数字、中划线、下划线和点。 name_fuzzy_match 否 Boolean 镜像名称是否模糊匹配，默认为true。 namespace 否 String 镜像所属组织，可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 offset 否 Integer
针对机器学习类模型，仅支持“application/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String
异常。 文本分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
异常。 图像分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
异常。 声音分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
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