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图3 购买ECS ECS服务器挂载SFS Turbo ECS服务器中手动挂载SFS Turbo步骤如下： 用户可通过CloudShell或SSH等方式登录并访问ECS服务器，进入ECS终端界面。
步骤四：进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。 docker exec -it ${container_name} bash 修改权限。
通过容器名称进入容器中。使用默认用户ma-user启动容器。 docker exec -it ${container_name} bash Step4 下载并安装Open-clip源码包 从官网下载Open-clip源码包。
参数值获取方式如下：登录弹性文件服务控制台，在文件系统列表中，单击文件系统名称进入详情页。其中，“ID”即为此参数的参数值。
具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
\n {} \n'.format(str(data)) # host must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080) 进入
解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.910-xxx.zip，并直接进入到llm_inference/ascend_vllm文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d .
NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式
具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建tokenizers文件目录将权重和词表文件放置此处，以Llama2-70B为例。
具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
\n {} \n'.format(str(data)) # host must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080) 进入
图4 服务部署完成 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面，选择“预测”，设置请求路径：“/generate”，输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”，单击“预测”既可看到预测结果。
具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式
具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建tokenizers文件目录将权重和词表文件放置此处，以Llama2-70B为例。
具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。
--name ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_name}：容器镜像的名称。
进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称，例如：sdwebui。
--name ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 -p 8080:8080：开启一个端口，可以web访问（如冲突，可自行更换其他端口）。 ${image_name}：容器镜像的名称。 通过容器名称进入容器中。
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