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使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，若直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
1：默认值，标签和文本在一个文件内，以分隔符分离。文本与标签，标签与标签之间的分隔符可通过text_sample_separator和text_label_separator指定。 text_label_separator 否 String 标签与标签之间的分隔符，默认为逗号分隔，分隔符需转
如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
建边缘节点后可得到。 mapping_rule 否 Object batch服务类型可选。输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似，只需要在每一个基本类型（string/n
/v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects
如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化或使用SmoothQuant量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
精度问题定位过程中，确定性计算不是目的，而是手段。很多场景下需要在确定性计算使能的情况下，进行下一步的精度问题分析定位。Cuda对部分算子实现了确定性计算，但仍有部分算子无法固定。通常需要依赖确定性计算的场景是长稳问题，因为长稳问题需要通过多次长跑来分析Loss情况，这时候如果N
json文件，其中xx表示当前实例的IP地址。 NODE_PORTS：仅在服务入口实例生效，用于与全量推理实例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串，与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全
的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 与分类不同，聚类分析数据对象，而不考虑已知的类标号（一般训练数据中不提供类标号）。聚类可以产生这种标号。对象根据最大化类内的相似性、最小化类间
json文件，其中xx表示当前实例的IP地址。 NODE_PORTS：仅在服务入口实例生效，用于与全量推理实例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串，与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全
json文件，其中xx表示当前实例的IP地址。 NODE_PORTS：仅在服务入口实例生效，用于与全量推理实例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串，与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全
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： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】 336*336图像 ==(336/14=24)>>
复时间长的问题亟待解决。 为了应对如上诉求，ModelArts推理平台针对性给出解决方案，用于支持大模型场景下的模型管理和服务部署。 约束与限制 需要申请单个模型大小配额和添加使用节点本地存储缓存的白名单。 需要使用自定义引擎Custom，配置动态加载。 需要使用专属资源池部署服务。
“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。 验证ModelArts权限。 在左上角选择区域，区域需与授权配置中的区域相同。 在ModelArts左侧菜单栏中，选择“开发环境>Notebook”，界面未提示权限不足，表明ModelArts的使用权限和委托授权配置成功。
如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化或使用SmoothQuant量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
创建镜像组织 步骤三 在宿主机上传镜像到SWR 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2 复制登录指令 登录指令输入之后，使用下列示例命令。 docker tag sdxl-train:0
WQ量化、使用SmoothQuant量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
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