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擎选择Custom，引擎包选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部署为在线服务，大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务，请配置合理的“部署超时时间”，避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理，请求路径填写
端口号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。 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
PU镜像被其他容器挂载。请先正常安装NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查containerd是否安装。 containerd -v # 检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择containerd作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机
PU镜像被其他容器挂载。请先正常安装NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查containerd是否安装。 containerd -v # 检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择containerd作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机
针对Ascend系列芯片，支持使用Snt9训练模型，Snt3部署上线。 支持MindSpore MindSpore是一个全场景AI计算框架，它的特性是可以显著减少训练时间和成本（开发态）、以较少的资源和最高能效比运行（运行态），同时适应包括端、边缘与云的全场景（部署态）。 在ModelArts的训练、开发环
息，确认无误后单击“提交”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后，日志信息如图1所示。 图1 专属资源池Ascend规格运行日志信息
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