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ModelArts默认提供了一组预置镜像供开发使用，这些镜像有以下特点： 零配置，即开即用，面向特定的场景，将AI开发过程中常用的依赖环境进行固化，提供合适的软件、操作系统、网络等配置策略，通过在硬件上的充分测试，确保其兼容性和性能最合适。
提供测试模型以及对应的Demo代码路径（开源或共享）。 可以提前的完成POC评估，例如框架、算子支持度，以及可能的一些性能指标。
构建前可以使用nerdctl pull命令拉取测试镜像，查看是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。
如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探这些。
测试推理服务：工作流运行完成后，在服务部署节点右侧单击“实例详情”跳转至推理服务详情页。或者在ModelArts管理控制台，选择“部署上线>在线服务”，找到部署的推理服务，单击服务名称，进入服务详情页。单击“预测”，右边可查看预测结果。
prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。
上行速率 ma_container_network_transmit_bytes 该指标用于统计测试对象的出方向网络流速。
分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口，在后续推理性能测试和精度测试时，服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。
分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口，在后续推理性能测试和精度测试时，服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。
-6.3.909-xxx.zip pip install ascend_cloud_ops_cann-xx.whl pip install ascend_cloud_ops_atb-xx.whl Step4 开始推理 在容器工作目录下进到Qwen-VL/infer_test，将要测试的图片放到
~/.bashrc ### option 2: install with setuptools python3 setup.py install --user triton包编译： 本文档triton包基于commit id 8a3fb7e3fd6b87f09bcb4ebc6编译测试
prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。
基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。
预置脚本测试整体流程 一般使用run.sh封装训练外的文件复制工作（数据、代码：OBS-->容器，输出结果：容器-->OBS），run.sh的构建方法参考基于ModelArts Standard运行GPU训练作业。
方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。
在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”进行预测。此处提供一个预测样例图供使用。 步骤6：清除资源 为避免产生不必要的费用，通过此示例学习订阅算法的使用后，建议您清除相关资源，避免造成资源浪费。
推荐测试图片大小1280*720或1920*1080。 提前准备音频文件audio，支持'wav', 'mp3', 'mp4'格式。 在代码根目录Wav2lip下创建test_wav2lip.sh, 复制以下内容粘贴至test_wav2lip.sh中，参数参照下方说明进行配置。
prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。
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