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重置节点后无法正常使用？ 问题现象 当ModelArts Lite的CCE集群在资源池上只有一个节点，且用户设置了volcano为默认调度器时，在ModelArts侧进行重置节点的操作后，节点无法正常使用，节点上的POD会调度失败。 原因分析 在ModelArts侧进行节点重置后
本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务
订阅应用模型与云服务订阅AI应用的区别： 在管理控制台，模型管理所在位置不同。订阅应用统一管理在“AI应用>订阅应用”页面中，而云服务订阅AI应用管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。订阅应用，模型来源于AI Gallery；云服务订阅AI应用，模型来源于其他AI服务开发的模型。
pem文件生成）。 单击“Open”。如果首次登录，PuTTY会显示安全警告对话框，询问是否接受服务器的安全证书。单击“Accept”将证书保存到本地注册表中。 图6 询问是否接受服务器的安全证书 成功连接到云上Notebook实例。 图7 连接到云上Notebook实例 父主题：
参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --to
--backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --t
开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图1 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。c
service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
如果想保持长时间连接不断开，可以通过配置SSH定期发送通信消息，避免防火墙认为链路空闲而关闭。 客户端配置（用户可根据需要自行配置，不配置默认是不给服务端发心跳包），如图1，图2所示。 图1 打开VS Code ssh config配置文件 图2 增加配置信息 配置信息示例如下： Host
如果想保持长时间连接不断开，可以通过配置SSH定期发送通信消息，避免防火墙认为链路空闲而关闭。 客户端配置（用户可根据需要自行配置，不配置默认是不给服务端发心跳包），如图1，图2所示。 图1 打开VS Code ssh config配置文件 图2 增加配置信息 配置信息示例如下： Host
predict = None # label文件可以在这里加载,在后处理函数里使用 # label.txt放在obs和模型包的目录 # with open(os.path.join(self.model_path, 'label.txt'))
Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型广场”进入模型广场。 选择模型，单击“立即使用”进入模型详情页。在模型详情页可以查看模型的详细介绍。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。
附录：Standard大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录：Standard大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录：大模型推理standard常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录：大模型推理常见问题 问题1：在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法：调整推理服务启动时的显存利用率，将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2：在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练
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