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aarch64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18
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“正常”； 重新部署在线服务。 父主题： Standard推理部署
在ModelArts管理控制台，左侧菜单栏选择“Workflow”进入Workflow页面。 在服务部署节点启动之后会等待用户设置相关配置信息，选择模型及版本为异步推理模型，设置服务启动参数，配置完成后直接单击继续运行即可。 其中服务启动参数与您选择的异步推理模型相关，选择了需要的模型及版本后，系统会自动匹配响应的服务启动参数。
单击“确定”，完成DNS内网域名的创建。 VPC访问在线服务 通过VPC访问通道访问在线服务，API如下： https://{DNS内网域名}/{URL} DNS内网域名：设置的内网域名。您还可以通过在线服务列表页，单击“VPC访问通道”，打开弹出框，查看“访问域名”。 URL：在线服务的URL为服务详情页，调用
/usr -name *libcudart.so*); 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH，设置完成后，重新下发作业即可。 例如so文件的存放路径为：/use/local/cuda/lib64，LD_LIBRARY_PATH设置如下： export LD_LIBRARY_PAT
免由服务端发起关闭连接。如您使用的Gunicorn来作为web server，可以通过Gunicorn命令的--keep-alive参数来设置该值。其他方式导入的模型，服务内部已做处理。 协议错误 请求报错：{"error_code":"ModelArts.4503", "error_msg":"Failed
multi-step参数设置 启动推理服务时，使用multi-step调度需要配置的参数如下表所示。 表1 开启multi-step调度参数配置 服务启动方式 配置项 取值类型 配置说明 offline num_scheduler_steps int 连续运行模型的步数。 默认为1，推荐设置为8 offline
默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 推理服务GPU规格使用时长（单节点为统计基础单元） 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 训练作业CPU规格训练核数 默认无限制，支持设置1~10000。 核 训练作业GPU规格训练卡数 默认无限制，支持设置1~1000。 卡 训练作业RAM规格训练内存大小
如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小？ 减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装
建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常，查看pip
服务管理 通过patch操作对服务进行更新 查询服务监控信息 查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 更新模型服务的单个属性 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签
服务预测 服务预测失败 服务预测失败，报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账
）服务。 添加训练作业使用权限。在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：trainJob。 “策略配置方式”：选择JSON视图。 “策略内容”：填入如下内容。 { "Version":
”页面。 在选择模型及配置中，单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。 图1 灰度发布 您可以设置两个版本的流量占比，服务调用请求根据该比例分配。其他设置可参考参数说明。完成设置后，单击下一步。 确认信息无误后，单击“提交”部署在线服务。 父主题： Standard推理部署
限期使用。如果打开时长限制，除了设置资产免费使用的时长，还可以设置到期后是否续订。 如果是更新已发布资产的版本。 “发布方式”选择“添加资产版本”。 在“资产标题”下拉框中选择已有资产名称。支持搜索资产名称。 设置“ModelArts区域”。 设置可以使用该资产的ModelArts区域，以控制台实际可选值为准。
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
长度，则推荐增加此值（≥ 2）。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） lr 2.5e-5 学习率设置。 min-lr 2.5e-6 最小学习率设置。 seq-length 4096 要处理的最大序列长度。 convert_mg2hf_at_last 1 Mega
为避免产生按需消费，建议通过设置套餐包剩余量预警，以确保在套餐包用尽前及时接收预警。设置套餐包剩余量预警步骤如下： 进入控制台“费用中心 > 资源包”，单击右上角“剩余量预警”。 在“剩余量预警”弹窗中，设置套餐包阈值类型，并在套餐包列表中打开需开启剩余量预警的套餐包开关、设置阈值类型和剩余量阈值。
等。 ECS BMS EVS DEW ecs:cloudServers:create ecs:cloudServers:delete ecs:cloudServers:get ecs:cloudServers:start ecs:cloudServers:stop ecs:cloudServers:reboot
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