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在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务： docker run --user 1000:100 -p 8080:8080 -v model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上，主要是由于-v挂载进去的目录是root
在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务： docker run --user 1000:100 -p 8080:8080 -v model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上，主要是由于-v挂载进去的目录是root
docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像，上述命令回显如下。 "Architecture": "arm64" 规格中带有ARM字样的显示，为ARM CPU架构。
curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "${container_model_path}",
--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。
--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。
表15 Docker部署参数数据结构说明 参数 参数类型 说明 namespace String SWR组织名称，全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。
Notebook自定义镜像制作流程 图1 Notebook自定义镜像制作流程图（适用于场景一和场景二） 场景一：基于Notebook预置镜像或第三方镜像，在服务器上配置docker环境，编写Dockerfile后构建镜像并注册，具体案例参考在ECS上构建自定义镜像并在Notebook
图2 动态benchmark测试结果（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
图2 动态benchmark测试结果（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 （只支持已安装docker环境的ECS）。
cert.pem" \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip
docker build -f Dockerfile . -t {新镜像} 构建成功后将新镜像上传至SWR（参考6）。 在ModelArts上创建训练作业。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。
cert.pem" \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip
异常 边缘服务状态异常，异常信息：实例不存在 Update service status to abnormal, deployment is not exist. 请修改实例后重试。
异常 边缘服务状态异常，异常信息：实例不存在 Update service status to abnormal, deployment is not exist. 请修改实例后重试。
用户需熟悉Docker制作镜像的方法。 约束与限制 WebSocket协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入模型部署的在线服务。
注意到系统自动注入的PATH环境变量，您可以参考下述命令确认训练作业最终使用的Python版本： export MA_HOME=/home/ma-user; docker run --rm {image} ${MA_HOME}/anaconda/bin/python -V docker
前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境，具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。 Step1 上传权重文件 将权重文件上传到集群节点机器中。
注意到系统自动注入的PATH环境变量，您可以参考下述命令确认训练作业最终使用的Python版本： export MA_HOME=/home/ma-user; docker run --rm {image} ${MA_HOME}/anaconda/bin/python -V docker
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