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首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
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首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
训练对象,该对象包含job_id等属性,对训练作业的查询、更新、删除等操作时,可通过job_instance.job_id获取训练作业ID。 表7 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg String 调用失败时的错误信息,调用成功时无此字段。 error_code String
复制单个大文件5G以上时可采用: from moxing.framework.file import file_io 查看当前moxing调用的接口版本:file_io._LARGE_FILE_METHOD,如果输出值为1则为V1版本,如果输出值为2,则为V2版本。 V1版本修改:file_io
├──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 相关文档
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uster资源池的购买后,您即可对资源进行配置,并将数据上传至存储云服务中。当您需要使用集群资源时,可以使用kubectl工具或k8s API来下发作业。此外,ModelArts还提供了扩缩容、驱动升级等功能,方便您对集群资源进行管理。 图2 使用流程 推荐您根据以下使用流程对Lite
greet_btn.click( fn=greet, inputs=name, outputs=output, api_name="greet", queue=False) // AI Gallery不支持应用将事件放入队列中,必须将queue设置为false。
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<exp_name> --master_addr <master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec: ... tasks:
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通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数,原生TFServing镜像可以快速启动提供服务,并支持gRPC和HTTP Restful API的访问方式。 Triton是一个高性能推理服务框架,提供HTTP/gRPC等多种服务协议,支持TensorFlow、TensorRT、Py
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