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curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "${container_model_path}",
INFO: Application startup complete.
method = 'POST' headers = { 'Content-Type': 'application/json' } body = { 'image': base64_data } request
如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。 boot_file String 算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command String 自定义镜像算法的容器启动命令。
server launch time cost: 15.443044185638428 s INFO: Started server process [2878]INFO: Waiting for application startup.
使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发服务器等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。
headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer yourApiKey' # 把yourApiKey替换成已获取的API Key。
=[{"epoch_num": cur_epoch_num}],mindspore1.3及以后版本会支持append_info参数，保存当前时刻的epoch值。
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表1 贝叶斯优化的参数说明 参数 说明 取值参考 num_samples 搜索尝试的超参组数 int，一般在10-20之间，值越大，搜索时间越长，效果越好 kind 采集函数类型 string，默认为'ucb'，可能取值还有'ei'、'poi'，一般不建议用户修改 kappa 采集函数
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。
应用于训练长序列文本的模型。若训练时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。
步骤七：调用 调用DeepSeek-V3 curl -ik -H 'Content-Type: application/json' -d '{"messages":[{"role":"user","content":"请讲一个笑话"}],"model":"DeepSeek-V3",
app_kind 取自首个ownerReferences的kind字段。 app_id 取自首个ownerReferences的uid字段。 app_name 取自首个ownerReferences的name字段。
应用于训练长序列文本的模型。若训练时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。
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。
kubectl exec -it {pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。
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