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${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json， 可参考表2
其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI Gallery。 模型基础设置里的“任务类型”选择除“文本问答”和“文本生成”之外的类型。
参数说明如下： --width ：生成图片的宽 --height： 生成图片的长 --num_inference_steps：推理步数 --dynamo: 使用图模式。如果使用该参数，则首次编译时间较长，请耐心等待。 推理完成后，生成的图片image_1024x688.png保存在当前路径下，如下图所示。
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json， 可参考表2
导出数据到OBS 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，选择“图片”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”，单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。
在弹出的对话框中，设置“抽样策略”，可设置为“按百分比”，也可以设置为“按数量”。设置好参数值后，单击“确定”启动验收。 “按百分比”：按待验收图片总数的一定比例进行抽样验收。 “按数量”：按一定数量进行抽样验收。 图6 发起验收 验收启动后，界面将展示实时验收报告，您可以在右侧选择“验收结果”（“通过”或“不通过”）。
编辑完成后，单击“确认”保存修改。 管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页，选择“数据集文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在数据集详情页，选择“数据集文件”页签。单击操作列的“下载”，选择保存路径单击“确认”，即可下载文件到本地。
--image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
--image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
失败的原因。Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题，您可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办？ 在昇腾设备上，可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题。MindSporeLite提供了Flash
在左侧导航栏中，选择“模型部署”。 在“模型部署”页面，任选以下方式进入模型体验页面。 在“预置服务”页签，单击操作列“在线体验”，进入“模型体验”页面。 在“我的服务”页签，单击操作列“更多 > 在线体验”，进入“模型体验”页面。 在“模型体验”右上角，单击“参数设置”，拖动或直接输入数值配置推理参
${container_name} bash Step5启动推理 本章节介绍SD3模型的推理过程。使用官方提供的已经训练好的模型进行推理，输入prompt生成指定像素的图片。 使用如下命令登录huggingface，并输入个人账号的token： huggingface-cli login 执行如下命令运行推理脚本启动SD3服务：
如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明： 高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算
POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输入的图片的大小调整，转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片，调整图片大小为“1×7
其他参数与正常启服务一致即可。具体参考本文单机场景下OpenAI服务的API接口启动在线推理服务方式。 推理请求测试 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见启动在线推理服务。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker
${container_name} bash 步骤六：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：
开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 在线服务 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。将模型部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控能力。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华北-
}, { "from": "assistant", "value": "第一张图片是重庆的城市天际线，第二张图片是北京的天际线。" } ] } ] 为针对多样的VL任务，特殊tokens如下：<img> </img>
可以在创建训练作业页面添加标签，也可以在已经创建完成的训练作业详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的在线服务中添加标签。 可以在创建在线服务页面添加标签，也可以在已经创建完成的在线服务详情页面的“标签”页签中添加标签。 在ModelArts的专属资源池中添加标签。 可以在创建ModelArts
json # json文件 │ └── new_single_bar # 图片目录 │ └── single_bar_1_1000.jpg │
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