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确认无误后，回到工作流页面单击“继续运行”。 在“确认是否继续允许”的弹窗中，单击“确定”，工作流会继续从数据标注节点依次运行到服务部署节点。该段时间不需要用户做任何操作。 当工作流运行到“服务部署”节点，“服务部署”节点会变成橙色，双击“服务部署”节点。在服务部署页签中，可以看到状态变为了“等待输入”。
5B推荐不设置该参数。 --disable-async-output-proc：关闭异步后处理特性，关闭后性能会下降。 多机部署启动推理服务（可选） 当单机显存无法放下模型权重时，可选用多机方式部署；多机部署方式，需要机器在同一个集群，NPU卡之间IP能够ping通方可，具体步骤如下： 查看卡IP，在其中一个宿主机上执行。
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download meta-l
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror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
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app.run(host="0.0.0.0", port=8080) 执行代码，执行后如下图所示，会部署一个在线服务，该容器即为服务端。 python test.py 图2 部署在线服务 在XShell中新建一个终端，参考步骤5~7进入容器，该容器为客户端。执行以下命令验
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在ModelArts中训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： Standard模型训练
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自定义镜像导入配置运行时依赖无效 问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建模型，配置了运行时依赖，没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖，系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件
件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。 模型配置文件：模型配置文件必须存在，文件名固定为“config.json”，有且只有一个，模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码
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调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
检查环境。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v
out”提示，不显示详细的构建日志。 处理方法 预先准备需要编译下载的依赖包，减少依赖包下载和编译的时间。可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装，需确保wheel包与模型文件放在同一目录。 优化模型代码，提高构建模型镜像的编译效率。 父主题： 模型管理
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