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图4 仍返回报错Response payload is not completed 解决方法： 安装brotlipy后返回正确报错 pip install brotlipy 问题10：使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告 使用benchmark-tool
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10 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
参数名称。 value String 参数值。 description String 参数描述信息。 constraint constraint object 参数属性。 i18n_description i18n_description object 国际化描述。 表10 constraint
服务部署输出推理地址 服务部署节点支持输出推理地址，通过get_output_variable("access_address")方法获取输出值，并在后续节点中使用。 针对部署在公共资源池的服务，可以通过access_address属性从输出中获取注册在公网的推理地址。 针对部署在
创建诊断任务 本文介绍如何创建Notebook并执行性能诊断任务。 操作步骤 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook实例，选择要使用的AI框架，创建Notebook时可以选择任意镜像。具体参见创建Notebook实例。 创建成功后，Note
status processes”如何解决？ 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 镜像保存时报错“The container
status processes”如何解决？ 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 镜像保存时报错“The container
“/predictions/poetry”（默认为“/”）。 确认API调用中body体中的调用路径是否拼接自定义路径。如：“{API接口地址}/predictions/poetry”。 父主题： 服务预测
–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
图4 仍返回报错Response payload is not completed 解决方法： 安装brotlipy后返回正确报错 pip install brotlipy 问题10：使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告 使用benchmark-tool
Content-Type →application/json 请求Body： { "name": "new_name", "description": "update description", "auth_type":"INTERNAL", "grants": [ {"user_id":
P2P/IPC modelarts-job-a7305e27-d1cf-4c71-ae6e-a12da6761d5a-worker-1:1141:1187 [7] NCCL INFO Channel 00 : 15[e9000] -> 11[5f000] via P2P/IPC m
X86_64：x86处理器架构。 AARCH64：ARM体系架构。 create_at Long 镜像创建的时间，UTC毫秒。 description String 该镜像所对应的描述信息，长度限制512个字符。 dev_services Array of strings 镜像支持的服务。枚举值如下：
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安装VS Code软件 VS Code下载方式： 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下：
具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
<cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type> <cfgs_yaml_file>：精度测试配置的yaml文件地址，指代码目录中accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <run_
<cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type> <cfgs_yaml_file>：精度测试配置的yaml文件地址，指代码目录中accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <run_
Server驱动版本要求23.0.5 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 Template 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama3 llama3 llama3-8b https://huggingface.co/meta-l
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