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#HEADER_testheader matches 'mock.*' 示例三： 当预测的http请求的header中存在uid且其哈希值符合指定的分桶算法时，可匹配到这条规则。 #HEADER_uid.hashCode() % 100 < 10 图2 通过Header访问不同版本 如果在线服
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使用边缘节点部署边缘服务能否使用http接口协议？ 系统默认使用https。如果您想使用http，可以采取以下两种方式： 方式一：在部署边缘服务时添加如下环境变量： MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在使用自定义镜像导入模型时
"instance_count" : 1, "src_path" : "https://infers-data.obs.xxxxx.com/xgboosterdata/", "dest_path" : "https://infers-data.obs.xxxxx.com/output/"
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链接仓库协议。当前支持：ssh，https。 url String 链接仓库地址。 credential Object 证书信息，请参见表30。 表24 credential字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 ssh_private_key String ssh私有证书。 access_token
NCCL_IB_TIMEOUT=22：把超时时间设置长一点，正常情况下网络不稳定会有5秒钟左右的间断，超过5秒就返回timeout了，改成22预计有二十秒左右，算法为4.096 µs * 2 ^ timeout。 常见案例：训练中途卡死 问题现象1 检测每个节点日志是否有报错信息，某个节点报错但作业未退出导致整个训练作业卡死。
mpressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install
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面。 图1所示图标，为JupyterLab的Git插件。 图1 Git插件 克隆GitHub的开源代码仓库 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterlab/extension-examplesitHub，单击，输入仓库地址，单击确定后即开始克
下载SD基础模型，SD基础模型的官网下载地址。 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors https://huggingface.c
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在线服务的API接口组成规则是什么？ AI应用部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx.xxx.com/v1/
service is https"} 部署在线服务使用的模型是从容器镜像中导入时，容器调用接口协议填写错误，会导致此错误信息。 出于安全考虑，ModelArts提供的推理请求都是https请求，从容器镜像中选择导入模型时，ModelArts允许使用的镜像提供https或http服务，但
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HTTPS协议访问。ModelArts提供了SDK用于调用在线服务API，SDK调用方式请参见《SDK参考》>“场景1：部署在线服务Predictor的推理预测”。
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