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dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型，例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径（开源或共享）。 可以提前的完成POC评估，例如框架、算子支持度，以及可能的一些性能指标。 - 如果是AIGC场景的业务例如Stable
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
0:8080 (Press CTRL+C to quit) 步骤七 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加s
0:8080 (Press CTRL+C to quit) 步骤七 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加s
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入
能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型，例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径（开源或共享）。 可以提前的完成POC评估，例如框架、算子支持度，以及可能的一些性能指标。 - 如果是AIGC场景的业务例如Stable
BASE_IMAGE=${base_image} . 注意：nerdctl build会去镜像仓库拉取镜像，不会直接使用本地镜像。构建前可以使用nerdctl pull命令拉取测试镜像，查看是否能拉取成功。 <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。
零配置，即开即用，面向特定的场景，将AI开发过程中常用的依赖环境进行固化，提供合适的软件、操作系统、网络等配置策略，通过在硬件上的充分测试，确保其兼容性和性能最合适。 方便自定义，预置镜像已经在SWR仓库中，通过对预置镜像的扩展完成自定义镜像注册。 安全可信，基于安全加固最佳
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
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es_seconds 该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。 字节/秒（Bytes/Second） ≥0 NA NA NA 上行Bps ma_node_network_transmit_rate_bytes_seconds 该指标用于统计测试对象的出方向网络流速。 字节/秒（Bytes/Second）
3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入
基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。 考虑到下载cifar10数据集较慢，基于torch生成类似cifar10的随机数据集，训练集和测试集的大小分别为(5000，3，32，32)和(10
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction that describes a task, paired with an
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