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同厂商的摄像机上，这是一项非常耗时、费力的巨大工程，ModelArts支持将训练好的模型一键部署到端、边、云的各种设备上和各种场景上，并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。
由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题，因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略，推荐使用PP(pipeline model parallel size)流水线模型并行策略，具体详细参数配置如表2所示。 Step3 启动训练脚本
D。 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 infer_type 否 String 推理方式，默认不过滤推理方式。取值包含： real-time：在线服务
eInMillis + durationInMinutes * 60 * 1000)计算结束时间，如果计算出的结束时间大于当前系统时间，则使用当前系统时间 durationInMinutes：查询时间的跨度分钟数。 取值范围大于0并且大于等于(endTimeInMillis - startTimeInMillis)
际要求合理配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
模型所属租户的项目ID。 workspace_id String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 model_algorithm String 模型算法类型，如predict_analysis、object
支持的数据集类型为图像分类和物体检测。 label_format 否 LabelFormat object 标签格式，此参数仅文本类数据集使用。 samples 否 Array of Sample objects 样本列表。 表3 LabelFormat 参数 是否必选 参数类型
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