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CCl Test，测试节点GPU状态，并且测试多个节点间的通信速度。 操作步骤 单击资源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”，选择“日志上传路径”和NCCL Test节点，其余参数可保持默认值或根据实际需求修改。 测试使用的最大数据：取值范围[1
t机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务，随后登录至该Pod容器内部署在线服务，并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 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。
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
启，会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数，升级阶段节点无效。 修改在线服务参数时，可通过增加一个自定义的环境变量参数，服务即可自动迁移到新的资源池。 父主题： 管理同步在线服务
设置在线服务故障自动重启 场景描述 当系统检测到Snt9b硬件故障时，自动复位Snt9B芯片并重启推理在线服务，提升了推理在线服务的恢复速度。 约束限制 仅支持使用Snt9b资源的同步在线服务。 只支持针对整节点资源复位，请确保部署的在线服务为8*N卡规格，请谨慎评估对部署在该节点的其他服务的影响。
查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理同步在线服务
以通过如下方式重启在线服务： 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署>在线服务”，进入在线服务列表页面。您可以单击“操作”列的“更多>重启”，重启服务。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署>在线服务”，进入在线服务列表页面。单击
集成在线服务API至生产环境中应用 针对已完成调测的API，可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态，否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API，可使用HTTP
定”跳转至在线推理服务列表页面。 当“状态”变为“运行中”表示在线推理服务部署成功，可以进行服务预测。 推理服务预测 待在线推理服务状态变为“运行中”时，便可进行推理预测。 在在线推理服务列表页面，选择服务“状态”为“运行中”的服务。 单击操作列的“推理测试”，在测试页面根据任务类型以及页面提示完成对应的测试。
性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试，其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中，与精度测试不同，并不需要用户指定对应的输入（inDataFile）和输出的标杆数据（benchmarkDataFile），benchmark工具会随机生成一个输
在线服务鉴权 功能介绍 计费工作流在线服务鉴权。 接口约束 无 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 POST /v2/{project_id}/workflows/service/auth
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
已在云监控页面设置告警规则，具体操作请参见设置告警规则。 在线服务已正常运行一段时间（约10分钟）。 对于新创建的在线服务，需要等待一段时间，才能查看上报的监控数据和监控视图。 故障、删除状态的在线服务，无法在云监控中查看其监控指标。当在线服务再次启动或恢复后，即可正常查看。 对接云监控之前，
部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可输入代码进行测试。在“自
部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加文本进行测试。在“自
ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。
运行成功”，至此，已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习物体检测项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，“
部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。在“自
运行成功”，至此，已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习图像分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，“
根据提示完成身份验证，下载密钥，并妥善保管。 获取在线服务信息 在调用接口时，需获取在线服务的调用地址，以及在线服务的输入参数信息。步骤如下： 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，默认进入“在线服务”列表。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 在“在线服务”的详情页面
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