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在线服务预测报错ModelArts.4206 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行，ModelArts
在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台，为大型语言模型（LLM）应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。
ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件，属于内网还是公网访问？ 在同一区域，ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件属于内网通信，不消耗公网流量费。 如果是通过互联网从OBS下载数据到本地，这时候会产生OBS公网流量费。OBS的详细计费说明可以参见计费项。
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
位字符 是 str desc 工作流的描述信息 是 str steps 工作流包含的节点列表 是 list[Step] storages 统一存储对象列表 否 Storage或者list[Storage] policy 工作流的配置策略，主要用于部分运行场景 否 Policy Step
p的输出） import modelarts.workflow as wf # 构建一个OutputStorage对象，对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.OutputStorage(name="storage_name", title="title_info"
启动推理服务 本章节主要介绍大语言模型的推理服务启动方式，包括离线推理和在线推理2种方式。 离线推理 编辑一个python脚本，脚本内容如下，运行该脚本使用ascend-vllm进行模型离线推理。 from vllm import LLM, SamplingParams def
创建模型失败，如何定位和处理问题？ 问题定位和处理 创建模型失败有两种场景：创建模型时直接报错或者是调用API报错和创建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。 创建模型时直接报错或者是调用API报错。一般都是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。 创建模型任务
"running", "progress" : 100, "access_address" : "https://xxxxx.apigw.xxxxx.com/v1/infers/088458d9-5755-4110-97d8-1d21065ea10b/f76f20ba-
MoXing进阶用法的样例代码 如果您已经熟悉了常用操作，同时熟悉MoXing Framework API文档以及常用的Python编码，您可以参考本章节使用MoXing Framework的一些进阶用法。 读取完毕后将文件关闭 当读取OBS文件时，实际调用的是HTTP连接读取网
ransformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI Gall
ModelArts平台产生的系统日志，主要用于运维人员定位平台问题。 普通日志的文件格式如下，其中task id为训练作业中的节点id。 统一日志格式：modelarts-job-[job id]-[task id].log 样例：log/modelarts-job-95f661
哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 场景描述 本文提供Atlas800训练服务器硬件相关指南，包括三维视图、备件信息、HCCL常用方法以及网卡配置信息。 Atlas 800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Sn
ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议，可在单个TCP连接上进行全双工通信，位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455，后由RFC 7936补充规范。Web
M CPU规格的机器上，因此上层docker镜像也都是ARM镜像。相对于GPU场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA（由英伟达推出的统一计算架构）计算库，Ascend-Powered-Engine引擎的镜像中安装了与Ascend驱动适配的CANN（华为针对AI场景推出的异构计算架构）计算库。
PD分离部署使用说明 什么是PD分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个tok
from modelarts import workflow as wf # 构建一个OutputStorage对象，对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.Storage(name="storage_name", title="title_info",
配置Standard专属资源池可访问公网 场景介绍 当您使用专属资源池创建作业时（如训练作业），如果需要作业运行过程中需要专属资源池访问外网，可打通VPC的方式，使得专属资源池和已绑定EIP的弹性云服务器处于同一VPC内，实现专属资源池访问外网。 前提条件 已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。
me/ma-user”目录下执行，否则训练作业可能会运行异常。 创建算法 您在本地或使用其他工具开发的算法，支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法的准备工作。 完成数据准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 准备训
msprobe API预检 msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，目前适配PyTorch和MindSpore框架。这些子工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 精
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