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(随机选择3个数据作为测试集) user_id：用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr：待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name：处理后的数据集名称，必选。 proportion：测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count：测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
3个数据作为测试集) user_id：用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr：待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name：处理后的数据集名称，必选。 proportion：测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count：测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度
举例。仅做测试验证，可以不需要通过创建deployment或者volcano job的方式，直接启动容器进行测试。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。
关闭详细日志命令： unset DETAIL_TIME_LOG 配置后重启推理服务生效。 Step6 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
3个数据作为测试集) user_id：用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr：待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name：处理后的数据集名称，必选。 proportion：测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count：测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
3个数据作为测试集) user_id：用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr：待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name：处理后的数据集名称，必选。 proportion：测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count：测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度
健康检查配置有问题 镜像如果配置了健康检查，服务启动失败，从以下两个方面进行排查： 健康检查端口是否可以正常工作 自定义镜像中配置了健康检查，需要在测试镜像时，同步测试健康检查接口是否可以正常工作，具体参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用中的本地验证镜像方法。 创建模型界面上配置的健康检查地址与实际配置的是否一致
然后再下线旧版本实例。 滚动升级（扩实例） 需额外消耗部分实例资源用于滚动升级，扩实例越大，升级速度越快。 滚动升级（缩实例） 通过腾出部分实例资源用于滚动升级，缩实例数越大，升级速度越快，造成业务中断可能性越大。 图1 推理服务升级流程 推理服务更新升级的具体操作请参见升级服务。
图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失败。可能是网络原因。请先在浏览器中输入该远端文件的URL地址，测试该文件是否能下载。 图5 远端文件上传失败 父主题： 上传文件至JupyterLab
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
关闭详细日志命令： unset DETAIL_TIME_LOG 配置后重启推理服务生效。 Step7 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM（v0
来。参考代码如下： import log # 创建一个logger logger = log.getLogger(__name__) # 测试日志输出 logger.info("This is an info message") 父主题： 模型管理
具体功能 模型转换 固定shape转模型 动态shape传入指定档位转模型 支持fp32 支持AOE优化 benchmark 支持测试性能 支持精度测试 profiling 支持分析算子的profiling 环境准备 本工具支持x86和ARM的系统环境，使用前需要安装以下软件。 表2
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
3个数据作为测试集) user_id：用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr：待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name：处理后的数据集名称，必选。 proportion：测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count：测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度
部署服务：模型构建完成后，根据您的业务场景，选择将模型部署成对应的服务类型。 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控功能，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API。 将模型部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。
在线服务的“状态”变为“运行中”时，表示服务部署完成。 使用预测功能测试在线服务 模型部署为在线服务成功后，您可以在“预测”页签进行代码调试或添加文件测试。根据模型定义的输入请求不同（JSON文本或文件），测试服务包括如下两种方式： JSON文本预测：如当前部署服务的模型，其输入
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