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作业状态列表请查看作业状态参考。 per_page 否 Integer 指定每一页展示作业的总量，默认为“10”，“per_page”可选的范围为[1，1000]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引，默认为“1”。 sortBy 否 String 指定查询的排序方
ndspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：若以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；若以openai接
0.1,127.0.0.1"表示4个实例的ip均为127.0.0.1，ip的个数需要与port端口个数相同 port 各个实例的端口，"8088,8089,8090,8091"分别表示4个实例的端口 request_num 总请求数量 model_path 模型权重路径 served_model_name
细作业状态列表请参见作业状态参考。 per_page 否 Integer 指定每一页展示作业的总量，默认为10，“per_page”可选的范围为[1，1000]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引，默认为1。“page”可选的范围为[1，65535]。 sortBy
将弹性公网IP绑定到ECS，详情请见将弹性公网IP绑定至实例。 登录ECS，执行如下命令进行Docker安装。如已安装，请直接进入下一步。 curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh 执行如下命令安装Squid容器。 docker pull ubuntu/squid
容器镜像所在的路径：选择已制作好的自有镜像 图4 选择已制作好的自有镜像 容器调用接口：指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制：选填，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查：选填，用于指定模
ndspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以opena
容器镜像所在的路径：选择已制作好的自有镜像 图4 选择已制作好的自有镜像 容器调用接口：指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制：选填，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查：选填，用于指定模
ndspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以opena
数据集名称 下载地址 下载说明 mmlu https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu 下载其中的data.tar解压到得到data文件夹，为表示区分，将data文件夹重命名为mmlu-exam。 ceval https://huggingface.c
成密钥对，如果您已经有一个密钥对，则可以跳过此步骤： ssh-keygen -t rsa 将公钥添加到远程服务器的授权文件中，注意替换服务器IP以及容器的端口号： cat ~/.ssh/id_rsa.pub | ssh root@服务器IP -p 容器端口号 "mkdir -p ~/
查询检索参数 参数 是否必选 参数类型 说明 per_page 否 Integer 指定每一页展示作业参数的总量，默认为10，“per_page”可选的范围为[1，100]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引，默认为1。 sortBy 否 String 指定查询的排序方式，默
${User}@${HostName} -p ${Port} rm -rf /home/ma-user/.vscode-server/bin/ 参数说明： - IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号 vscode-
0）的地址，设置为任务worker-0的通信域名。 master_port：在主任务（rank 0）上，用于分布式训练期间通信的端口。默认设置为18888端口。当遇到master_port冲突问题时，可通过设置MA_TORCHRUN_MASTER_PORT环境变量值修改端口配置。 rdzv_id：Rendez
配置节点间SSH免密互信涉及代码适配和训练作业参数配置，本文提供了一个操作示例。 准备一个预装OpenSSH的自定义镜像，使用的训练框架是MPI或Horovod。 准备一个sshd启动脚本文件“start_sshd.sh”。 MY_SSHD_PORT=${MY_SSHD_PORT:-"38888"} mkdir
pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。 openssl genrsa -out key.pem 2048 openssl req -new -x509 -key key.pem -out cert.pem
在ECS中执行如下命令，会在当前目录生成cert.pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。 openssl genrsa -out key.pem 2048 openssl req -new -x509 -key key.pem
故障恢复。容器应该采用https的安全传输通道，并使用业界推荐的加密套件保证业务数据的安全性。 部署上线 部署服务时，需要注意为服务设置合适计算节点规格，防止服务因资源不足而过载或者资源过大而浪费。尽量避免在容器中监听其他端口，有本地内部需要访问的其他端口，监听在localhos
pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。 openssl genrsa -out key.pem 2048 openssl req -new -x509 -key key.pem -out cert.pem
pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。 openssl genrsa -out key.pem 2048 openssl req -new -x509 -key key.pem -out cert.pem
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