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使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed 问题现象 弹性文件服务(Scalable File Service,SFS)提供按需扩展的高性能文件存储(NAS),可以在裸金属服务器中通过网络协议挂载使用,SFS支持NFS和
动态扩充云硬盘EVS容量 什么是动态扩容EVS 存储配置采用云硬盘EVS的Notebook实例, 存储盘是挂载至容器/home/ma-user/work/目录下, 可以在实例运行中的状态下,动态扩充存储盘容量,单次最大动态扩容100GB。
启动失败 DELETE_FAILED:删除失败 ERROR:错误 DELETED:已删除 FROZEN:冻结 workspaceId 否 String 工作空间ID。
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service_id String 服务编号。 service_name String 服务名称。 support_app_code Boolean 是否支持APP CODE。
命令行输入框(排除值为2的为无效数据): sum(nt_npg{type="NT_NPU_CARD_LOSE"} !=2) by (cluster_name, node_ip,type) >=1 图2 告警规则设置 告警级别:选择重要告警。 告警条件:持续时间选择“1分钟”。
设置好参数值后,单击“确定”启动验收。 “按百分比”:按待验收图片总数的一定比例进行抽样验收。 “按数量”:按一定数量进行抽样验收。 图6 发起验收 验收启动后,界面将展示实时验收报告,您可以在右侧选择“验收结果”(“通过”或“不通过”)。
POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/service/auth { "content_id" : "xxx", "main_service_id" : "xxx", "consume" : { "period
PTServingBaseService from model_service.pytorch_model_service import PTServingBaseService MindSpore SingleNodeService from model_service.model_service
HTTP:HTTP请求检查 EXEC:执行命令检查。 command 否 String 健康检查命令。健康检查方式为EXEC时必选。 url 否 String 健康检查接口请求路径。健康检查方式为HTTP时必选。
运行训练代码,出现dead kernel,并导致实例崩溃 在Notebook实例中运行训练代码,如果数据量太大或者训练层数太多,亦或者其他原因,导致出现“内存不够”问题,最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。
单击“添加文件”,进入上传文件页面,选择本地的数据文件单击“点击上传”或拖动文件,单击“确认上传”启动上传。 上传单个超过5GB的文件时,请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。
准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试,因此需要创建Notebook。
修改默认端口号,具体操作如下: 登录ModelArts控制台,左侧菜单选择“模型管理”; 单击“创建”,进入创建模型界面,元模型选择“从容器镜像中选择”,选择自定义镜像; 配置“容器调用接口”和端口号,端口号与模型配置文件中的端口保持一致; 设置完成后,单击“立即创建”,等待模型状态变为
│ │ ├──config.json 必选:模型配置文件,文件名称固定为config.json,只允许放置一个 │ │ ├──customize_service.py 必选:模型推理代码,文件名称固定为customize_service.py,只允许放置一个,customize_service.py
它巧妙地结合了后端即服务(Backend as Service)和LLMOps的理念,提供了一套易用的界面和API,加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。 操作步骤 在Dify界面右上角单击用户头像,选择“设置”。
使用容器化部署,导入的元模型有大小限制,详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件 请确保训练作业已运行成功,且模型已存储至训练输出的OBS目录下(输入参数为train_url)。
登录容器镜像服务控制台。 在左侧菜单栏选择“组织管理”,单击组织名称。 在“用户”页签下单击“添加授权”,在弹出的窗口中为IAM用户选择权限,然后单击“确定”。 SWR授权管理详情可参考授权管理。
问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时,开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。
", "title" : "service install", "description" : "", "type" : "service", "inputs" : [ { "name" : "service_input",