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├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数,原生TFServing镜像可以快速启动提供服务,并支持gRPC和HTTP Restful API的访问方式。 Triton是一个高性能推理服务框架,提供HTTP/gRPC等多种服务协议,支持TensorFlow、TensorRT、Py
更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核,默认启用。 开关打开(默认打开),内容审核可以阻止模型推理中的输入输出中出现不合规的内容,但可能会对接口性能产生较大影响。 开关关闭,停用内容审核服务,将不会审核模型推理中的输入输出,模型服务可能会有违规风险,请谨慎关闭。 关闭“内容审核”开
yaml”文件。 “config.yaml”文件用于配置pod,代码示例如下。代码中的“xxxx_train.sh”即为2修改的训练启动脚本。 apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job metadata: name: yourvcjobname
分析错误时:训练镜像先看日志,推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志: docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时,部分日志是直接存储在容器内部的,所以需要进入容器看日志。注意:重点对应日志中是否有ERROR(包括,容器启动时、API执行时)。
--listen --log-startup --disable-safe-unpickle --skip-prepare-environment --api 基于dockerfile进行build docker build -t webui:v1 . Step4 上传镜像到容器镜像服务 参考pull/push
训练对象,该对象包含job_id等属性,对训练作业的查询、更新、删除等操作时,可通过job_instance.job_id获取训练作业ID。 表7 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg String 调用失败时的错误信息,调用成功时无此字段。 error_code String
einops==0.8.0 torchsde==0.2.6 aiohttp==3.10.5 omegaconf==2.3.0 fastapi==0.115.0 uvicorn==0.30.6 spandrel==0.4.0 kornia==0.7.3 修改comfyui 源码
Standard控制台的方式创建生产环境的训练作业,详细操作请参考本章节以下内容。 通过ModelArts提供的API接口创建生产环境的训练作业,详细操作请参见使用API创建训练作业。 前提条件 已经将用于训练作业的数据上传至OBS目录。 已经在OBS目录下创建了至少1个空的文件夹,用于存储训练输出的内容。
flow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz,下载“mnist.npz”文件并上传至OBS桶的
加额外的torchrun命令参数,或是覆盖预设的torchrun命令参数。例如配置torchrun命令中rdzv_conf参数的训练作业API环境变量的部分示例如下: "environments": { "MA_RUN_METHOD": "torchrun", "MA_EXTRA_TORCHRUN_PARAMS":