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_standard、vllm等方式。 vllm_model：deploy_method为vllm时，服务以openai的方式启动，vllm_model为启动服务时传入的model_path。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{service_
├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到be
├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到be
#运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py
0.0.1。 docker build -t diffusers-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像，finetune全量微调需要启动8卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name ${container_name}
├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到be
支持0~100个字符。 参数填写完成后，单击“创建”，确认订单信息无误后，单击“确定”跳转至AI应用详情页。 当AI应用的状态变为“待启动”时，表示创建完成。 启动AI应用 上传AI应用的运行文件“app.py”。在AI应用详情页，选择“应用文件”页签，单击“添加文件”，进入上传文件页面。
status String 模型实例运行状态，取值为： ready：已就绪（所有实例已启动） concerning：部分就绪（部分实例已启动、部分实例未启动） notReady：未就绪（所有实例都没启动） weight Integer 权重，分配到此模型的流量权重。 specification
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step6 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
0.1。 docker build -t diffusers-sd3-inference:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像，推理只需要启动单卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name ${container_name} -v
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step6 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： --model：模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务，在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题： 推理模型量化
DELETE_FAILED：删除失败； DELETING：删除中； ERROR：错误； RUNNING：运行中； STARTING：启动中； START_FAILED：启动失败； STOPPED：已停止； STOPPING：停止中； STOP_FAILED：停止失败。 vpc_id String
DELETE_FAILED：删除失败； DELETING：删除中； ERROR：错误； RUNNING：运行中； STARTING：启动中； START_FAILED：启动失败； STOPPED：已停止； STOPPING：停止中； STOP_FAILED：停止失败。 vpc_id String
CREATE_FAILED，创建失败 START_QUEUING，免费资源启动排队中 READY_TO_START，免费资源等待启动 STARTING，启动中 RESTARTING，重启中 START_FAILED，启动失败 RUNNING，运行中 STOPPING，停止中 STOPPED，停止
--max-tokens：输入+输出限制的最大长度，模型启动参数--max-input-length值需要大于该值。 --max-prompt-tokens：输入限制的最大长度，推理时最大输入tokens数量，模型启动参数--max-total-tokens值需要大于该值，tokenizer建议带tokenizer
--max-tokens：输入+输出限制的最大长度，模型启动参数--max-input-length值需要大于该值。 --max-prompt-tokens：输入限制的最大长度，推理时最大输入tokens数量，模型启动参数--max-total-tokens值需要大于该值，tokenizer建议带tokenizer
Integer 运行时长，单位为秒，取值范围为3600-86400，该参数配置之后，每次启动均有效。如果enable为true时，该参数是必须的。如果当前实例的状态为运行中，修改此参数，只有在下次启动才会生效。 prompt 否 Boolean 是否需要再次提醒，该参数提供给前台co
打开一个新的Terminal终端，进入“/home/ma-user/infer/”目录，运行启动脚本run.sh，并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下： sh run.sh 图6 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图7 手写数字图片
proxy_pass http://127.0.0.1:8501; } } 准备启动脚本。 启动前先创建ssl证书，然后启动TFServing的启动脚本。 启动脚本run.sh示例代码如下： #!/bin/bash mkdir -p /etc/nginx/ssl/server
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