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${container_name} bash Step5启动推理 本章节介绍SD3模型的推理过程。使用官方提供的已经训练好的模型进行推理，输入prompt生成指定像素的图片。 使用如下命令登录huggingface，并输入个人账号的token： huggingface-cli login 执行如下命令运行推理脚本启动SD3服务：
导入的OBS路径或Manifest路径。 导入Manifest时，path必须精确到具体Manifest文件。 导入为目录时，目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、图像分割、文本分类、声音分类和表格数据集。 字符限制：不允许出现的特殊字符有换行符(\n)、回车符(\r)、制表符(\t)。
too large. 图片大小超限 请上传小于7M的图片。 400 ModelArts.5062 The number of the images uploaded today has reached the limit. 当日上传图片数量超限 请次日再上传图片。 400 ModelArts
据，并可以通过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注：仅导入标注对象（指待标注的图片，文本等），不导入标注内容（指标注结果信息）。 已标注：同时导入标注对象和标注内容，当前“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。 为了确保
placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量（单卡）")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size",
单击左侧菜单栏对象，进入对象列表。单击存放文件的对象名称，并找到具体的文件，可在文件列表的“加密状态”列查看文件是否加密。文件加密无法取消，请先解除桶加密，重新上传图片或文件。 检查OBS桶的ACLs设置 进入OBS管理控制台，查找对应的OBS桶，单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
l_limit的值一致。 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
data_sources 是 Array of DataSource objects 数据集输入位置，用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集，该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。目前仅支持传入单个DataSource。
400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 data_sources 是 表2 数据集输入位置，用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集，该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。 work_path
放到模型权重目录Qwen-VL-Chat下。 # 然后将tokenization_qwen.py中30-35行注释，并重新定义变量FONT_PATH读取字体文件Simsun，修改如下： 30 # FONT_PATH = try_to_load_from_cache("Qwen/Qwen-VL-Chat"
放到模型权重目录Qwen-VL-Chat下。 # 然后将tokenization_qwen.py中30-35行注释，并重新定义变量FONT_PATH读取字体文件Simsun，修改如下： 30 # FONT_PATH = try_to_load_from_cache("Qwen/Qwen-VL-Chat"
coco_karpathy_train_567k.jsonl 对于coco_karpathy_train_567k.jsonl文件进行过滤，过滤出train2014目录下图片对应的数据，并按如下格式重新构建json文件（coco2014_train.json）： [ { "id": "0",
l_limit的值一致。 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时清空输出目录。“fals
针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1
9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT：图片下载时间环境变量。 VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S：服务间隔最大时长，超过会报timeout错误。 PYT
9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT：图片下载时间环境变量。 VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S：服务间隔最大时长，超过会报timeout错误。 PYT
创建镜像组织中创建的组织名称，<镜像名称>:<tag>为自定义镜像名称。 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本
yter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑Markdown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。 父主题： Standard功能介绍
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