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Shell功能登录训练作业worker-0实例，使用curl {sfs-turbo-endpoint}:{port}命令检查port是否正常打开，SFS Turbo所需要入方向的端口号为111、445、2049、2051、2052、20048，具体请参见创建文件系统的“安全组”参数。Cloud
其他参数可以根据实际情况进行配置，也可使用openai接口启动服务。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh，不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0.0.0.0和8080不可更改。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。
py --port 8443 --force-fp16 --listen --port 端口号与启动容器时映射到宿主机的端口号保持一致。 发送服务请求。 从浏览器访问ComfyUI服务。在浏览器中输入 http://{ip}:{port} 这里的ip为宿主机节点ip，port为启动ComfyUI使用的端口号。
gpu_type 节点上GPU的型号。 device_name infiniband或RoCE网络网卡的设备名称。 port IB网卡的端口号。 physical_state IB网卡每个端口的状态。 firmware_version IB网卡的固件版本。 filesystem NFS挂载的文件系统。
服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --
ocker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，默认为None，举例：参数可以设置为0.0.0.0。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。
--tensor-parallel-size：并行卡数。 --hostname：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max
“容器调用接口” 模型提供的推理接口所使用的协议和端口号，请根据模型实际定义的推理接口进行配置。 “镜像复制” 镜像复制开关，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 关闭时，表示不复制模型镜像，可极速创建模型，更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 开启
服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --
模块获取的IP地址。例如：dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com Port：云上开发环境的端口，即在开发环境实例页面远程访问模块获取的端口号。 User name：固定为ma-user。 Authentication type：Key pair方式。
ocker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，默认为None，举例：参数可以设置为0.0.0.0。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。
Lite资源池，每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件，该组件会检测节点状态，并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时，节点故障指标默认会上报到AOM，您可在AOM配置告警通知。 当发生节点异常时，在故障初步分析阶段，您可先按表1识别是否为亚健康并自助进行处理，如果不是，则
ocker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，默认为None，举例：参数可以设置为0.0.0.0。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。
ocker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，默认为None，举例：参数可以设置为0.0.0.0。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。
${IdentityFile} ${User}@${HostName} -p ${Port} 参数说明： - IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号 在VS Code中手工配置远程连接时，在本地的ssh c
0.1,127.0.0.1"表示4个实例的ip均为127.0.0.1，ip的个数需要与port端口个数相同 port 各个实例的端口，"8088,8089,8090,8091"分别表示4个实例的端口 request_num 总请求数量 model_path 模型权重路径 served_model_name
计算资源 套餐包 套餐包仅用于公共资源池，不能用于专属资源池。 配额限制 查看每个配额项目支持的默认配额，请参考怎样查看我的配额？，登录控制台查询您的配额详情。 表2 配额 资源类型 默认配额限制 是否支持调整 说明 Standard Notebook 一个账号最多创建10个Notebook。
ocker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，默认为None，举例：参数可以设置为0.0.0.0。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。
ocker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，默认为None，举例：参数可以设置为0.0.0.0。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。
}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口，和Step4 启动容器镜像中设置的端口保持一致，否则不能在容器外访问推理服务。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remo
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