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Pytorch Mox日志反复输出 问题现象 ModelArts训练作业算法来源选用常用框架的Pytorch引擎，在训练作业运行时Pytorch Mox日志会每个epoch都打印Mox版本，具体日志如下： INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9
Serve_from_sub_path设置为true 保存Notebook镜像。 进入Notebook控制台，单击“开发空间 > Notebook”，在Notebook实例列表里找到对应的实例，选择“更多 > 保存镜像”。 在保存镜像对话框中，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。
run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。 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
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
0和8080不可更改。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
有损失。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
吞吐量。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
型部署完成。 使用模型服务：在MaaS体验部署完成的7个模型服务，测试推理结果。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型体验”进入体验页面。 在模型体验页面，单击“请选择服务”，在模型列表中选择模型服务，单击“确定”。 在参数设置页面，拖动或直接输入数值配置推
Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 图2 创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件： 准备一台ECS服务器（建议规格选8U或者以上，镜像选择Ubuntu，建议选择22.04版本，本
Arts监控服务。 设置告警规则有多种方式。您可以根据实际应用场景，选择设置告警规则的方式。 对ModelArts服务设置告警规则 对单个服务设置告警规则 对模型版本设置告警规则 对服务或模型版本的单个指标设置告警规则 方式一：对整个ModelArts服务设置告警规则 登录管理控制台。
Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 图2 创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的挡位，根据实际情况设置，另外请不要设置挡位1 export 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
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k":
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k":
完成参数解析后，用户使用“data_url”、“train_url”代替算法中数据来源和数据输出所需的路径。 在使用预置框架创建算法时，根据1中的代码参数设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k":
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