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在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中复制临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令 修改并上传镜像。
key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。
同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库的基础上，融入了对于昇腾硬件的适配与支持。
使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。
枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。
Content-Type: application/json" -d '{"prompt":"ultrarealistic shot of a furry blue bird"}' 执行成功显示： 图2 执行成功显示 在浏览器输入http://{宿主机ip}:8183，可以访问前端页面
在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令 修改并上传镜像。
in data.items(): infer_output["mnist_result"] = result[0].index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址
枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。
如需检测到卡死后发送通知（短信、邮件等）请在作业创建页面配置事件通知。 常见案例：复制数据卡死 问题现象 调用mox.file.copy_parallel复制数据时卡死。
访问界面，页面工作流示例如下图所示。 加载SD3.5workflow文件。单击“Load”，选择下载好的SD3.5M_example_workflow.json或者SD3.5L_example_workflow.json。 选择diffusion model ，如下图。
使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。
枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。
方式二：在资源池详情页的规格页签设置 图2 规格页签设置 图3 设置高可用冗余能力 方式三：在扩缩容页面设置 图4 设置高可用冗余能力 设置单节点为高可用冗余节点 开启高可用冗余 挑选无业务节点作为高可用冗余节点使用，在资源池详情页，“节点”页签下，在想要开启高可用冗余的节点操作列
添加输出目录 添加输出目录的代码比较简单，即在代码中添加一个输出评估结果文件的目录，被称为train_url，也就是页面上的训练输出位置。并把train_url添加到使用的函数analysis中，使用save_path来获取train_url。
解决方法：在解析工具页面右侧，单击日志文件名右边的设置图标，在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号，改为'loss': ，如图1所示。 图1 修改Loss Tag 父主题： MLLM多模态模型训练推理
以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。
key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。
以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
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