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return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS)) def _process_input_data(image_processor): # 加载数据集 dataset_path = os.getenv(ENV_AG_DATASET_DIR)
执行convert_to_sharegpt.py文件。 python convert_to_sharegpt.py \ --input_file_path data_test.json \ --out_file_name ./data_for_sharegpt.json \ --prefix_name instruction
5版本，如果非该版本号则在代码开始处执行： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') 如果依旧有报错情况，将以上代码修改为： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') os.system('pip install
pipeline应用准备 当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型，再用MindSpore Lite做推理， 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。
import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 默认的显示等级，显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示warning和Error os.envir
env | grep RANK 在训练作业中，您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码，把RANK_TABLE_FILE的值打印出来： 1 os.system('env | grep RANK') 父主题： Standard模型训练
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
重新发送。 import os os.environ['PS_VERBOSE'] = '2' os.environ['PS_RESEND'] = '1' 其中，“os.environ['PS_VERBOSE'] = '2'”为打印所有的通信信息。“os.environ['PS_RESEND']
新增委托：如果没有委托可选，可以在新增委托中创建委托权限。对于首次使用ModelArts的用户，需要新增委托。 “新增委托 > 委托名称” 系统自动创建委托名称，用户可以手动修改。 “新增委托 > 授权方式” 角色授权：IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制
swr_path String SWR镜像地址。 tag String 镜像Tag。 type String 镜像类型。枚举值如下： BUILD_IN：系统内置镜像。 DEDICATED：用户保存的镜像。 update_at Long 镜像最后更新的时间，UTC毫秒。 visibility String
csv文件。用户可以通过先查看api_precision_compare_result_{timestamp}.csv文件的Forward Test Success和Backward Test Success，判断是否存在未通过测试的API，再查看api_precision_compare_details_{timestamp}
ModelArts模型负载 1分钟 req_count_2xx 2xx响应次数 统计api接口2xx响应的次数 ≥Count/min ModelArts在线服务 1分钟 req_count_4xx 4xx异常次数 统计api接口返回4xx错误的次数 ≥Count/min ModelArts在线服务 1分钟
IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号 在VS Code中手工配置远程连接时，在本地的ssh config文件中增加配置参数“StrictHostKeyChecking no”和“UserKnownHostsFile=/dev/null”
mind/model”目录下，最后执行SWR镜像中预置的启动命令。ModelArts平台会在APIG上注册一个预测接口提供给用户使用，用户可以通过平台提供的预测接口访问服务。 自定义引擎创建模型的规范 使用自定义引擎创建模型，用户的SWR镜像、OBS模型包和文件大小需要满足以下规范：
重新进行安装需要的版本。 import os os.system("pip uninstall -y numpy") os.system('rm -rf /home/work/anaconda/lib/python3.6/site-packages/numpy/') os.system("pip
新增委托：如果没有委托可选，可以在新增委托中创建委托权限。对于首次使用ModelArts的用户，需要新增委托。 “新增委托 > 委托名称” 系统自动创建委托名称，用户可以手动修改。 “新增委托 > 权限配置 > 普通用户” 普通用户包括用户使用ModelArts完成AI开发的所有必
path”中，再导入： import os import sys # __file__为获取当前执行脚本main.py的绝对路径 # os.path.dirname(__file__)获取main.py的父目录，即project_dir的绝对路径 current_path = os.path.dirname(__file__)
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