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l登录”。 图9 远程登录 在CloudShell中设置密码等参数后，单击“连接”即可登录节点，CloudShell介绍可参见远程登录Linux弹性云服务器（CloudShell方式） 。 配置kubectl工具。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池
INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit) Step7 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。
在Terminal中解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。 多个文件同时上传时，JupyterLab窗口最下面会显示上传文件总数和已上传文件数。 上传文件入口 方式一：使用Jupy
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上，系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7，使用Pytorch2.0时出现如下错误： CUDA
擎为预置引擎），显示元模型依赖的运行环境。 容器调用接口 如果元模型来源于对象存储服务（AI引擎为Custom）/容器镜像，显示模型启动的协议和端口号。 推理代码 如果元模型来源于训练作业且为旧版训练作业，则显示推理代码的存放路径。 镜像复制 如果元模型来源于容器镜像，显示镜像复制功能状态。
ook开发环境中，调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者，由于本地资源限制，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用，它预先装好了不同的AI引擎，并且提供了非常多
LM、Yi、Baichuan等常见开源大模型的预训练、SFT微调、LoRA微调训练过程。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时熟悉Linux和Docker容器基础知识 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 本案例基于ModelArts Lite
INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit) Step7 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。
INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit) Step4 请求推理服务 另外启动一个terminal，使
方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${model_path}请替换为实际使用的模型名称。 curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json"
# Download COCO images wget http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip && unzip train2014.zip wget http://images.cocodataset.org/zips/val2014
INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit) Step7 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。
响您正常登录裸金属服务器。 密码 指使用设置初始密码方式作为裸金属服务器的鉴权方式，此时，您可以通过用户名密码方式登录裸金属服务器。 Linux操作系统时为root用户的初始密码，Windows操作系统时为Administrator用户的初始密码。密码复杂度需满足以下要求： 长度为8至26个。
表1 参数配置说明 参数名称 配置说明 Name 自定义名称。 URL 设置为从c.从“设置”页签的“Grafana数据源配置信...获取的HTTP URL信息。 Basic auth 建议开启。 Skip TLS Verify 建议开启。 User 设置为从c.从“设置”页签的“Grafana数据源配置信
eval_dataset：评测使用的评测集（枚举值），目前仅支持mmlu、ceval。 service_url：服务接口地址，若服务部署在notebook中，该地址为"http://127.0.0.1:${port}/v1/completions"；若服务部署在生产环境中，该地址由API接口公网地址与"/v1/
您可以参考如下步骤基于训练基础镜像来构建新镜像。 安装Docker。如果docker images命令可以执行成功，表示Docker已安装，此步骤可跳过。 以linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。 curl -fsSL get.docker
启动服务命令如下。 python main.py --port 8183 --listen 172.17.0.7 --force-fp16 使用http://{宿主机ip}:8183 可以访问前端页面，如下运行文生图。 图2 访问前端页面 根据上面checkpoint的箭头，对新的npu
本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。方式二操作相对方式一复杂一些，但是数据传输速度较快。 方式一：将已下载的模型文件通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下： 进入到/mn
本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。方式二操作相对方式一复杂一些，但是数据传输速度较快。 方式一：将已下载的模型文件通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下： 进入到/mn
INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit) 步骤七 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。
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