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segments:True bash finetune_lora.sh 注：以上微调文档提示来自官方文档，有关可用LoRA微调脚本参数及其功能的全面文档，您可以参考官方MiniCPM-V文档。 Step6 MiniCPM-V2.0推理 多轮对话 请参考以下代码进行推理infer.
将构建的镜像推到SWR。 注册SWR镜像到ModelArts。 创建Notebook并验证新镜像。 准备Docker机器并配置环境信息 准备一台具有Docker功能的机器，如果没有，建议申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP，并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本，方便安装docker。
创建Workflow模型注册节点 功能介绍 通过对ModelArts模型管理的能力进行封装，实现将训练后的结果注册到模型管理中，便于后续服务部署、更新等步骤的执行。主要应用场景如下： 注册ModelArts训练作业中训练完成的模型。 注册自定义镜像中的模型。 属性总览 您可以使用
此处如果看不到Connect to Remote选项，请先参考创建Notebook实例章节，创建Notebook实例，并开启该实例的SSH远程开发功能。 也可能是PyCharm ToolKit的版本不正确，请按照文档要求下载新版本的PyCharm ToolKit。 下载前请先清除浏览器缓
导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 --name ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为
bash vae_cache.sh bash finetune_multi_gpus.sh 以上微调文档提示来自官方文档，有关可用微调脚本参数及其功能的全面文档，您可以参考官方CogVideo文档。 附：decord和triton在arm版本安装参考 由于训练使用decord和trito
K8S标签：设置附加到Kubernetes对象（比如Pod）上的键值对。最多可以添加5条标签。使用该标签可区分不同节点，可结合工作负载的亲和能力实现容器Pod调度到指定节点的功能。 污点：默认为空。支持给节点加污点来设置反亲和性，每个节点最多配置5条污点。 安装后执行脚本：请输入脚本命令，命令中不能包含中文字符，需
支持TensorFlow、TensorRT、PyTorch、ONNXRuntime等多种推理引擎后端，并且支持多模型并发、动态batch等功能，能够提高GPU的使用率，改善推理服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的模型管理和服务管理时，需要对原生第三方
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义，实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，
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