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在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40G以下)的文件内容,只要在36分钟内保存完成,就不会报超时错误。
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用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-ModelArts-User-ID 否 String 实际的外部租户ID,如果有的话,工作空间鉴权以该ID为准。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述
在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40G以下)的文件内容,只要在36分钟内保存完成,就不会报超时错误。
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String 当前驱动状态。可选值如下: Creating:创建中 Upgrading:升级中 Running:运行中 Abnormal:不正常 请求示例 查询资源池列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { } 响应示例 状态码:
VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=900 # 设置vllm请求超时时间 图模式主要针对小模型的场景,可减少算子下发的瓶颈,目前仅针对Qwen2-1.5B进行验证。 开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair
服务ID,在创建服务时即可在返回体中获取,也可通过查询服务列表接口获取当前用户拥有的服务,其中service_id字段即为服务ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获
请联系技术支持。 正常 服务更新中。 Updating service. - 正常 服务启动中。 Starting service. - 正常 服务停止中。 Stopping service. - 正常 服务已停止。 Service stopped. - 正常 自动停止开关已关闭。
请联系技术支持。 正常 服务更新中。 Updating service. - 正常 服务启动中。 Starting service. - 正常 服务停止中。 Stopping service. - 正常 服务已停止。 Service stopped. - 正常 自动停止开关已关闭。
1分钟 tp_99 TP99 上1分钟内,统计该请求每次响应所消耗的时间,并将这些时间按从小到大的顺序进行排序,取第99%的值作为TP99的值。 ≥ms ModelArts在线服务 1分钟 tp_999 TP99.9 上1分钟内,统计该请求每次响应所消耗的时间,并将这些时间按从小到大的顺序进行排序,取第99
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 nodepool_name 是 String 节点池名称。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apiVersion String API版本。可选值如下:
的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口,端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写,ModelArts提供的请求协议和端口号的缺省值是HTTPS和8080。请参考https示例。 (可选)健康检查的URL路径必须为"/health"。 OBS模型包规范
是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2.请求服务json参数说明 docker_ip 是 str 启动多模态openAI服务的主机ip served_port 是 str 启动多模态openAI服务的端口号 表3 请求服务json参数说明 参数 是否必须 默认值
是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2.请求服务json参数说明 docker_ip 是 str 启动多模态openAI服务的主机ip served_port 是 str 启动多模态openAI服务的端口号 表3 请求服务json参数说明 参数 是否必须 默认值
| grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装NPU设备和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查containerd是否安装。 containerd -v #