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mg2ImgPipeline 模型初始化 使用MindSpore Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息，然后构建推理模型，获取输入数据，模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示： # base_mslite_demo.py import mindspore_lite
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 collect_key_sample 否 Boolean
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
出目录下最新的权重 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 high_score 否 String 置信度上界，默认为1。
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
Lite Server GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？ GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed
system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 tools：描述可用的外部工具或功能的信息，这些工具可能被模型用来执行某些任务或获取更多信息。 [ { "conversations": [ {
此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤 。 安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL
支持对Workflow中单个节点、多个节点以及工作流的相关事件进行订阅。订阅列表中，一行代表一个节点或者整条工作流的订阅。如需对多个节点的状态变化获取消息，则需增加多行订阅消息。 配置完成后单击右上方“保存配置”并确认保存。 单击右上方“启动”并在弹框中单击“确认”后开始运行工作流。 工
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤 。 安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL
在总览页面进入CodeLab。 在“Other”区域下，选择“Terminal”，新建一个terminal文件。 在代码输入栏输入以下命令，获取当前环境的kernel，并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /home
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 sample_id 是 String 样本ID。 workforce_task_id 是 String 标注任务ID。
export LLM_TOOLS_PATH=/home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools 获取每台机器的rank_table 在每个机器生成global rank_table信息与local rank_table信息。 python
进入Terminal界面 例如，通过Terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。 在代码输入栏输入以下命令，获取当前环境的kernel，并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /home
对于按需计费模式的资源，如果不再使用这些资源且需停止计费，请删除相应资源。 通过账单查找云服务资源并停止计费 为了确保所有计费资源都能够被找到并删除，您可以在费用账单中获取计费资源的ID，通过这些ID信息找到具体的资源，然后将其逐个删除。具体操作如下： 对于Notebook，可使用资源ID查找资源。具体方法如下：
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1
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