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metadata object 算法的元数据，描述算法基本信息。 job_config job_config object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements Array of resource_requirements objects 算法资源约
时，则需要先完成配置才能正常使用MaaS服务。 ModelArts在任务执行过程中需要访问用户的其他服务，典型的就是训练过程中，需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表用户
benchmark_parallel.csv 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：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --ur
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。 步骤三：启动量化服务 参考启动在线推理服务，在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题： 量化
不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建模型时，如果使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandler
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandler
关操作请参见发布技能。 发布免费模型 进入AI Gallery首页，选择“资产集市 > 模型”，进入模型页面。 单击“发布”，弹出“选择云服务区域”，选择区域后单击“确定”跳转到“发布资产到AI Gallery”页面。 发布ModelArts模型 如果是发布新资产。 “发布方式”选择“创建新资产”。
一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件： 准备一台ECS服务器（建议规格选8U或者以上，镜像选择Ubuntu，建议选择22.04版本，本地存储100G），具体操作请参考《购买弹性云服务器》。 购买弹性公网IP，并绑定到购买的弹性云服务器ECS上，具体操作请参见《弹性公网IP快速入门》。
benchmark_parallel.csv 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：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --ur
benchmark_parallel.csv 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：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --ur
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item（日志关键字） 执行条件 检测成功要求 域名检测 dns 无 volcano容器的域名都解析成功（/etc/volcano下的“.host”文件中的域名解析成功） 磁盘空间-容器根目录 disk-size root 无 大于32GB 磁盘空间-/dev/shm目录 disk-size
PyTorch Profiler 性能采集工具，在训练脚本中调用Ascend PyTorch Profiler接口，可在训练过程中采集性能数据文件，包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等。 包含在torch_npu包中。 Ascend
查询服务日志 查询当前服务对象的日志信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务日志 1 2 3 4 5 6 7 from
查询服务事件日志 功能介绍 查询服务事件日志，包含服务的操作记录及部署过程中的关键动作、部署失败原因。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1
服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XX
e.py编写有误，可以通过查看服务运行日志，定位具体原因进行修复。 拉取镜像失败 服务启动失败，提示拉取镜像失败，请参考服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 资源不足，服务调度失败 服务启动失败，提示资源不足，服务调度失败，请参考服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？
v1/region" ) func main() { // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中
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