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能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel
"id": "DE-7d558ef8-c73d-11ea-964c-0255ac100033", "latest_update_timestamp": "1594888070775", "name": "notebook-c6fd", "profile":
"DE-7d558ef8-c73d-11ea-964c-0255ac100033", "latest_update_timestamp": "1594887749962", "name": "notebook-c6fd",
查询服务详情 查询当前服务对象的详细信息。 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服务详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from
命令为：mkdir /mnt/sfs_turbo SFS Turbo存储手动挂载到安装节点中，挂载命令如下截图： 挂载完成后，可通过以下步骤获取到代码和数据，并上传至/mnt/sfs_turbo路径下。 父主题： 准备工作
能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel
审核人员可以在审核页面的右侧选择“审核结果”（“通过”或“不通过”）。 当选择审核结果为“通过”时，需设置“验收评分”（分“A”、“B”、“C”、“D”四个选项，“A”表示最高分），如图3所示。当选择审核结果为“不通过”时，可以在文本框中写明驳回原因，如图4所示。 图3 审核通过 图4
cloud-init根据残留目录（含实例ID）判断已经执行过一次，进而不会再执行user-data里面的脚本。 而使用该镜像的服务器B和C，由于实例ID信息和镜像中残留的服务器A实例ID不同，就会执行user-data，所以CCE能纳管成功。 处理方法 制作镜像前，清理“/va
/dev/null ForwardAgent yes 如果正确请按继续排查。 如果不正确请按上面格式修改后继续排查。 查看密钥文件的路径，建议放在C:\Users\{user}\.ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。
/dev/null ForwardAgent yes 如果正确请按继续排查。 如果不正确请按上面格式修改后继续排查。 查看密钥文件的路径，建议放在C:\Users\{user}\.ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。
Content-Type →application/json 请求Body： { "user_id": "****af917080f5d21f55c018ba19****", "type": "agency", "content": "ma_agency_iam-user01" }
考在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理。 图3 AI应用的自定义镜像制作场景三 约束限制 自定义镜像中不能包含恶意代码。 创建AI应用的自定义镜像大小不超过50GB。 对于同步请求模式的AI应用，如果预测请求时延超过60s，会造成请求失败，甚至会有服务业务
{ "source":"obs://fake/be462ea9c5abc09f.jpg", "annotation":[ { "annotation-loc":"obs://fake/be462ea9c5abc09f.xml", "type":"modelar
Standard推理镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx.zip。 unzip
Standard推理镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx.zip。 unzip
"imagenet，1000类图像分类", "model_dataset_format": "shape: [H>=32, W>=32, C>=1]; type: int8", "model_description_url": "https://github
nt8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python
更新服务配置 更新当前服务对象配置。 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鉴权请参考Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行更新服务配置 1 2 3 4 5 6 7
"id": "DE-7d558ef8-c73d-11ea-964c-0255ac100033", "latest_update_timestamp": "1594888143062", "name": "notebook-c6fd", "profile":
data_sources=None, work_path=None, **kwargs) 推荐使用根据数据类型创建数据集，根据标注类型创建数据集的功能将会下线。 示例代码 示例一：根据数据类型创建图像数据集 from modelarts.session import Session from modelarts
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