/home/ma-user/work/model-dir/Qwen-VL-Chat/ https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/SimSun.ttf 2. 将 文件

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规则日志 规则日志功能是平台规则引擎的规则任务执行记录的历史记录查询功能。 删除规则日志 支持多选删除。 操作步骤：在左侧导航栏单击【规则引擎】模块展开子级菜单导航，选择【规则引擎>规则日志】，进入规则日志查询界面，在规则日志列表勾选需要删除的日志记录，单击“删除”按钮，弹出删除

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让整个安全组缺少入方向规则，导致规则引擎的数据目的端不能收到设备发送的消息。 您可以通过添加入方向规则解决这个问题。如果业务场景需要规则引擎接收特定设备发送的信息，您可以添加入方向规则，将“端口范围”限定为特定设备的端口。如果业务场景需要规则引擎接收所有设备发送的信息，您可以添加

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# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码

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本文介绍了【华为云IoT服务器如何配置规则引擎以处理消息流转？】相关内容，与您搜索的vl规则引擎相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。

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Qwen-VL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.912) Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。

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本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明

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rror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Qwen/Qwen-VL-Chat为例： huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen-VL-Chat --local-dir <模型下载路径> 如果要下载指定版本的模型文件，则命令如下：

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https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/SimSun.ttf ，放到模型权重目录Qwen-VL-Chat下。 # 然后将tokenization_qwen.py中30-35行注释，并重新定义变量FO

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# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码

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Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导（6.3.909） Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档

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“查看控制台”，进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“设备集成 LINK > 规则引擎”，在“规则引擎”页签中单击“导入规则”。 在弹窗中选择本地保存的规则文件，并导入。 导入成功后，在页面的规则引擎列表中可查看导入的规则。 导出规则 登录ROMA Connect控制台，在“实例

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本文介绍了【【Java 解释器模式】实现高扩展性的医学专家诊断规则引擎】相关内容，与您搜索的vl规则引擎相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。

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2-Lite 54 qwen-vl √ x x x x https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL 55 qwen-vl-chat √ x x x x https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat 56 MiniCPM-v2

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开发中心支持数据转发吗？ 开发中心不支持规则引擎功能，无法进行数据转发。 您可在开发中心调测的时候使用API接口，订阅设备上报的数据。 开发中心调测完成，使用设备管理商用环境时，可以使用规则引擎的数据转发功能进行数据转发。 父主题： 设备集成（联通用户专用）

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# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码

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Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gradient_accumulation_steps: 16 ZeRO-3 1*节点 & 8*Ascend

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# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码

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本文介绍了【“目标检测“+“视觉理解“实现对输入图像的理解】相关内容，与您搜索的vl规则引擎相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。

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本文介绍了【图的应用——关键路径】相关内容，与您搜索的vl规则引擎相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。

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deepseek-v2-236B deepseek-coder-v2-lite-16B qwen2-vl-2B qwen2-vl-7B qwen2-vl-72B qwen-vl qwen-vl-chat MiniCPM-v2 Ascend-vllm支持如下推理特性： 支持分离部署 支持多机推理

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