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是否使用细化模型refiner 否 true（使用） seed 随机种子，控制生成图像的多样性 否 无 您可在ModelArts控制台查看相关日志。 图18 查看相关日志 首次请求时会进行模型加载，耗时较长，因此第一个请求可能超时，第二个请求将会正常，请耐心等待。 父主题： SD WEBUI套件适配PyTorch
--backend：服务类型，如tgi，vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。 --dataset-type：支持三种 "
可停止计费。 操作步骤： 在ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“总览”，您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面，停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”页面，检查是否有“运行中”的Workflow列表。如果有，单击Workflow列表中“操作
可停止计费。 操作步骤： 在ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“总览”，您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面，停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”页面，检查是否有“运行中”的Workflow列表。如果有，单击Workflow列表中“操作
--backend：服务类型，如tgi，vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。 --dataset-type：支持三种 "
是否使用细化模型refiner 否 true（使用） seed 随机种子，控制生成图像的多样性 否 无 您可在ModelArts控制台查看相关日志。 图18 查看相关日志 首次请求时会进行模型加载，耗时较长，因此第一个请求可能超时，第二个请求将会正常，请耐心等待。 父主题： SD WEBUI套件适配PyTorch
查询数据集导入任务的详情 功能介绍 查询数据集导入任务的详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datase
Tools -> SSH Configurations，单击+号，增加一个SSH连接配置。 Host：云上开发环境的IP地址，即在开发环境实例页面远程访问模块获取的IP地址。例如：dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com Port：云上开发环境的端
如何导入大文件到Notebook中？ 大文件（大于100MB的文件） 针对大文件，建议使用OBS服务上传文件。使用OBS客户端，将本地文件上传至OBS桶中，然后使用ModelArts SDK从OBS下载文件至Notebook本地。 使用OBS客户端上传文件的操作指导：上传文件。 使用ModelArts
推理业务迁移到昇腾的通用流程，可参考GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导。 由于Huggingface网站的限制，访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器，否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时，更多的时候是在适配Diffusers和Stable Diffusion
查询节点列表 功能介绍 查询资源池中的节点列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodes
pem文件生成）。 单击“Open”。如果首次登录，PuTTY会显示安全警告对话框，询问是否接受服务器的安全证书。单击“Accept”将证书保存到本地注册表中。 图6 询问是否接受服务器的安全证书 成功连接到云上Notebook实例。 图7 连接到云上Notebook实例 父主题：
包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，如果希望使用第一和第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。 图2 查询结果 配置环境变量。 export DEFER_DECODE=1
json文件，其中xx表示当前实例的IP地址，yy表示当前实例使用的device_id信息；当实例类型为服务入口实例，local rank_table配置local_ranktable_xx_host.json文件，其中xx表示当前实例的IP地址。 NODE_PORTS：仅在服务入
# 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
# 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
--backend：服务类型，如tgi，vllm，mindspore，openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。 --dataset-type：支持三种 "
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
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