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I引擎”。 “容器调用接口” 当“AI引擎”选择“Custom”时,才会显示该参数。 模型提供的推理接口所使用的协议和端口号,缺省值是HTTPS和8080,端口和协议需要根据模型实际定义的推理接口进行配置。 “健康检查” 用于指定模型的健康检查。使用Custom引擎时,会显示该参
若无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
{} to obs bucket {}".format(log_tar, obs_bucket)) obs_url = "https://%s.obs.%s.myhuaweicloud.com/%s/%s" % (obs_bucket, self.region_id,
开放脚本地址,其中region-id根据实际region修改,例如cn-southwest-2 value: "https://mtest-bucket.obs.{region-id}.myhuaweicloud.com/acc/rank"
'{"prompt": "hello", "temperature":0, "max_tokens":20}' vLLM接口请求参数说明参考:https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html 方式二:使用OpenAI接口请求服务,命令参考如下。
true:只读权限 false:默认值,读写权限 请求示例 如下以查询“job_id”为10,“version_id”为10的作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10 响应示例 成功响应示例
设置模型的参数,如图11所示。 元模型来源:从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径:单击选择镜像文件。具体路径查看5SWR地址。 容器调用接口:选择HTTPS。 host:设置为8443。 部署类型:选择在线服务。 图11 设置模型参数 填写启动命令,启动命令内容如下: sh /home/ma-user/infer/run
from_pretrained(onnx_model_path, torch_dtype=torch.float32).to("cpu") url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/st
方式二:对于提供了onnx模型的仓库,可以直接下载onnx模型。 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diffusers的script
TfServingBaseService class MnistService(TfServingBaseService): # 预处理中处理用户HTTPS接口输入匹配模型输入 # 对应上述训练部分的模型输入为{"images":<array>} def _preprocess(self
%s", self.model_outputs) def _preprocess(self, data): # https两种请求形式 # 1. form-data文件格式的请求对应:data = {"请求key值":{"文件名":<文件io>}}
资源池的创建、续费、退订等与计费相关的功能。 CCE cce:cluster:list cce:cluster:get 获取CCE集群列表、集群详情、集群证书等信息。 KMS kms:cmk:list kms:cmk:getMaterial 获取用户创建的密钥对列表信息。 AOM aom:metric:get