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ascendcloud-aigc-6.3.904-*.tar.gz 说明: 包名中的*表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 获取路径:Support-E网站。 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一:swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
模型的仓库,可以直接下载onnx模型。下面介绍方式一如何操作,如果采用方式二,可以跳过此步骤。 通过git下载diffusers对应版本的源码。 git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git -b v0.11.1 在
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
在“代码”页签,单击右侧的“下载”将完整代码下载到本地,您也可以单击下方列表中的文件名称进行预览。 目前如下后缀结尾的文件类型支持代码预览:txt、py、h、xml、html、c、properties、yml、cmake、sh、css、js、cpp、json、md、sql、bat、conf 图1 下载预览代码
不同的lib包的实现,这里不考虑实现的不同种类。 客户端发送的内容在协议的角度不限定格式,Postman支持Text/Json/XML/HTML/Binary,以text为例,在输入框中输入要发送的文本,单击右侧中部的Send按钮即可将请求发往服务端,当文本内容过长,可能会导致postman工具卡住。
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
${container_name} bash Step6 安装Decord Decord是一个高性能的视频处理库,在昇腾环境中安装需要修改一些源码进行适配。 Decord建议安装在 /home/ma-user/lib中。 安装x264 mkdir /home/ma-user/lib &&
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
不同的lib包的实现,这里不考虑实现的不同种类。 客户端发送的内容在协议的角度不限定格式,Postman支持Text/Json/XML/HTML/Binary,以text为例,在输入框中输入要发送的文本,单击右侧中部的Send按钮即可将请求发往服务端,当文本内容过长,可能会导致postman工具卡住。
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
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将获取到的Wav2Lip Ascend软件包AscendCloud-AIGC-*.zip文件上传到容器的/home/ma-user目录下。获取路径:Support网站。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件,解压后将里面指定文件与对应Wave2Lip文件进行替换。 cd /home/ma-user
MaaS),使用Llama3-8B模型框架可以实现新闻自动分类,能够高效处理和分类大量新闻内容。 该解决方案可以应用于如下场景: 新闻门户网站: 自动将新闻内容归类到相应板块,如科技、体育或国际新闻,以提升用户体验和内容检索效率。 社交媒体平台: 对用户分享的新闻链接进行智能分类,帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
10 下载地址:https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关,请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64,则下载:mindspore-lite-2
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
(https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)。 如果是基于其他开源,需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如: 使用了哪个pipeline (例如lpw_stable_diffusion.py)。 使用了哪个huggingface的模型