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install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录
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convert_config.ini的内容如下： [acl_build_options] input_format="ND" input_shape="images:-1,3,640,640" ge.dynamicDims="1;8;16" 其中input_shape中的-1表示设置动态
如果需要分页，请设置“page”参数值为“1”。 默认“page”参数值为“0”，不支持分页。 请求消息 无。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。
install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录
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cd /home/ma-user tar -zxvf git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。
labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
cd /home/ma-user tar -zxvf git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。
duration Integer 启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。
解决方法：在解析工具页面右侧，单击日志文件名右边的设置图标，在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号，改为'loss': ，如图1所示。 图1 修改Loss Tag 父主题： MLLM多模态模型训练推理
ge.dynamicDims="50,50,50;100,100,100;150,150,150;200,200,200;250,250,250;300,300,300;350,350,350;400,400,400;450,450,450;512,512,512" 其中input_shape中的-1表示设置动态
cd /home/ma-user tar -zxvf git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。
duration Integer 启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。
调用 PretrainedConfig.from_pretrained(dir)来将配置设置到self.config中 PretrainedModel.from_pretrained(dir) # 将模型实例序列化到 dir/pytorch_model.bin 中 PretrainedModel.save_pretrained
labels Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。 assets Array of WorkflowAsset objects 工作流绑定的资产。
labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
labels Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。 assets Array of WorkflowAsset objects 工作流绑定的资产。
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