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创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
行时磁盘占满（请见ModelArts环境挂载目录说明）。建议linux服务器申请的时候，有足够大的内存（8G以上）以及足够大的硬盘（100G以上）。 docker和linux的文件交互命令如下： docker cp data/ 39c9ceedb1f6:/cache/ 数据准备完
"software|firmware" 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
_train/AscendFactory 构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx
客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域，则上传镜像走公网链路，机器需要绑定弹性公网IP。
启动pod成功 执行如下命令查看pod日志，如果打印类似下图信息表示服务启动成功。 kubectl logs -f ${pod_name} 参数说明： ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 图2 启动服务成功
启动pod成功 执行如下命令查看pod日志，如果打印类似下图信息表示服务启动成功。 kubectl logs -f ${pod_name} 参数说明： ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 图2 启动服务成功
yaml 检查pod启动情况，执行下述命令。如果显示“1/1 running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 图1 启动pod成功 执行如下命令查看pod日志，若打印类似下图信息表示服务启动成功。 kubectl logs -f ${pod_name} 参数说明：
服务部署 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，容器健康检查失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？
USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不
/home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory 构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx
与正常启服务一致即可。具体参考本文单机场景下OpenAI服务的API接口启动在线推理服务方式。 推理请求测试 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见启动在线推理服务。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替
USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不
/home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory 构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx
USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不
USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下： --host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不
cend:20240606 2. 上传镜像至镜像仓库。 nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例： nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2
cend:20240606 2. 上传镜像至镜像仓库。 nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例： nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2
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