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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。
-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。
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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可选值如下： TRAIN：训练 EVAL：验证 TEST：测试 INFERENCE：推理 source 否 String 样本数据源地址，通过调用样本列表接口获取。 worker_id 否 String 团队标注的成员ID。
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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如果在其他功能（例如PyCharmtoolKit/VSCode登录，访问在线服务等）中使用到访问密钥AK/SK认证，获取AK/SK方式请参考如何获取访问密钥章节。 如何删除已有委托列表下面的委托名称？ 图8 已有委托 需要前往统一身份认证服务IAM控制台的委托页面删除。
枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。
表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎PyTorch1.8 CPU
使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 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。${model_path}请替换为实际使用的模型名称。
使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${model_path}请替换为实际使用的模型名称。
图30 终止训练作业 步骤5：清除相应资源 为避免产生不必要的费用，在完成试用后，建议您删除相关资源，如在线服务、训练作业及其OBS目录。 停止Notebook：在“Notebook”页面，单击对应实例操作列的“停止”。
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