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/目录下通过vLLM服务API接口启动服务，具体操作命令如下，API Server的命令相关参数说明如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server --model ${container_model_path} \ --max-num-seqs=256
订阅免费算法 在AI Gallery中，您可以查找并订阅免费满足业务需要的算法，直接用于创建训练作业。 AI Gallery中分享的算法支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据和模型。
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES} python -m vllm.entrypoints.api_server --model ${model_path} \ --ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" \
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES} python -m vllm.entrypoints.api_server --model ${model_path} \ --ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" \
Manifest文件编写规范要求较多，推荐使用OBS目录导入方式导入新数据。一般此功能常用于不同区域或不同账号下ModelArts的数据迁移，即当您已在某一区域使用ModelArts完成数据标注，发布后的数据集可从输出路径下获得其对应的Manifest文件。在获取此Manife
或者通过单击“更多”页签后选择“关联SFS Turbo”选择自己需要挂载的SFS Turbo，该步骤存在规格要求需要SFS Turbo的ecs规格支持多个网卡否则会提示挂网卡失败。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，默认进入“在线服务”列表。
情页中更新SSH的配置信息。 说明： 开启此功能的实例中会预置VS Code插件（python、jupyter等）以及VS Code Server包，会占用约1G左右的持久化存储空间。 “密钥对” 开启“SSH远程开发”功能后，需要设置此参数。 可以选择已有密钥对。 也可以单击密
保存的镜像中，安装的依赖包不丢失，持久化存储的部分（home/ma-user/work目录的内容）不会保存在最终产生的容器镜像中。VS Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 当镜像保存失败时，请在Notebook实例详情页查看事件，事件描述请参考查看Notebook实例事件。 建议保存
保存的镜像中，安装的依赖包不丢失，持久化存储的部分（home/ma-user/work目录的内容）不会保存在最终产生的容器镜像中。VS Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 当镜像保存失败时，请在Notebook实例详情页查看事件，事件描述请参考查看Notebook实例事件。 建议保存
os.modelarts/promotion.info 否 String 用户在运营平台选择的折扣信息。 os.modelarts/service.console.url 否 String 订购订单支付完成后跳转的url地址。 os.modelarts/order.id 否 String
save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox
可以通过从参数列表中获取--train_url参数获取" cluster_id_description = "cluster id of MapReduce Service" algorithm = wf.steps.MrsJobAlgorithm( boot_file=wf.Placeholder(name="boot_file"
"local_path=/xx/yy/zz;read_only=false;nfs_server_path=xxx.xxx.xxx.xxx:/" -volumes "local_path=/xxx/yyy/zzz;read_only=false;nfs_server_path=xxx.xxx.xxx.xxx:/"
String 模型所属租户的用户id。 execution_code String 执行代码存放的OBS地址，名称固定为“customize_service.py”。 schema_doc String 模型schema文档的下载地址。 image_address String 模型打包后的镜像地址。
{ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES} python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${model_path} \ --ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" \
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。
使用前必读 在调用ModelArts API之前，请确保已经充分了解ModelArts相关概念，详细信息请参见产品介绍。 ModelArts提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。
资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格gpu的个数。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 worker_server_num Integer 训练作业worker的个数。 data_url String 训练作业的数据集。 train_url String
vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。 --dataset-type：支持三种 "alpaca"
运行第一条Workflow 了解Workflow的功能与构成后，可通过订阅Workflow的方式尝试运行首条工作流，进一步了解Workflow的运行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery，在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片。
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