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确保ECS绑定了弹性公网IP，且对应配置正确（入方向放开TCP协议的3000端口，出方向全部放通）。设置如下： 单击ECS服务器名称进入详情页，单击“安全组”页签，单击“配置规则”。 单击“入方向规则”，入方向放开TCP协议的3000端口，出方向默认全部放通。 在浏览器中输入“http://{弹性公网I
20.04操作系统默认已经安装IB驱动。） 操作步骤 方法1：使用mlx硬件计数器，估算ROCE网卡收发流量 统计300s内流量，统计脚本如下： x=$(cat /sys/class/infiniband/mlx5_2/ports/1/counters/port_rcv_data)
例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串，与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务，并按照global rank_tab
例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串，与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务，并按照global rank_tab
k_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer
k_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer
k_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer
k_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer
k_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer
使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1
rallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip} --port ${port} --tokenizer /path/to/tokenizer
<baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径。 查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格：
例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串，与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(`--port`)启动服务，并按照global rank_t
<baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径。 查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格：
0.0.0:29500 (errno: 98 - Address already in use).”。 原因：训练作业的端口号有冲突。 处理建议：更改代码中的端口号，重启训练作业。 查看训练作业的“日志”，出现报错“WARNING: root: Retry=7, Wait=0.4,
${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1
像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口，使用的协议和端口号请根据模型实际定义的推理接口进行配置。HTTPS协议的示例可参考https示例。 （可选）服务对外提供的端口，提供URL路径为“/health”的健康检查服务（健康检查的URL路径必须为“/health”）。
在BMS页面打开Grafana所在节点的安全组配置，添加入方向规则，允许外部访问3000、9090端口： 在浏览器地址栏输入xx.xx.xx.xx:3000，登录Grafana，默认账号密码为：admin/admin。在配置管理页面，添加数据源，类型选择Prometheus。 备注：xx
bash -x opencompass.sh 参数说明: vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_ou
例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串，与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(`--port`)启动服务，并按照global rank_t
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