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本地验证镜像并上传镜像至SWR服务 在本地环境执行以下命令启动自定义镜像 docker run -it -p 8080:8080 test:v1 图2 启动自定义镜像 另开一个终端，执行以下命令验证自定义镜像的三个API接口功能。 curl -X POST -H "Content-Type: application/json"
hostPath: path: ${node-path} 参数说明： ${container_name}：容器名称，此处可以自己定义一个容器名称，例如ascend-vllm。 ${image_name}：Step3 制作推理镜像构建的推理镜像名称。 ${node-path}
网络名称，即网络详情中的metadata.name字段的值。用户接口通过指定网络名称创建网络，系统会自动创建子网，用户无法创建子网。默认将创建在第一个子网下。 表11 PoolDriver 参数 是否必选 参数类型 描述 gpuVersion 否 String GPU驱动版本，物理资源池中含有GPU规格时可填，例如："440
ge] ) 用户需要完成上述代码中**部分的配置，主要涉及以下三项。 统一存储：output_storage对象的default值，需填写一个已存在的OBS路径，路径格式为：/OBS桶名称/文件夹路径/。 数据集对象：使用准备数据集章节下载的数据集即可，填写相应的数据集名称以及版本号。
\Roaming 如上所示，即需要在C:\Users\xxx\AppData\Roaming路径下创建pip文件夹。 在pip文件夹中创建一个名为pip的文本文件，并将后缀名由“.txt”改为“.ini”。文件内容示例如下： 其中，index-url为pip源ip地址，使用时需自行替换。本示例以华为源为例，具体如下：
目录" export container_name="自定义容器名称" export image_name="镜像名称或ID" // 启动一个容器去运行镜像 docker run -itd --net=bridge \ --device=/dev/davinci0 \
准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS
准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS
String 内置属性：标签快捷键，默认为空。例如：“D”。 @modelarts:to_type String 内置属性：三元组关系标签的指向实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 请求示例 查询指定数据集的版本列表 GET https://{endpo
saved_model.tag_constants.SERVING], """ signature_def_map：items只能有一个，或者需要定义相应的key为 tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY
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，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。 方式一：使用vLLM接口请求服务，命令参考如下。 curl
为ModelArts用户授予开发环境的使用权限并且配置ModelArts用户OBS相关的最小化权限项为例，指导您进行自定义策略配置。 如果一个自定义策略中包含多个服务的授权语句，这些服务必须是同一属性，即都是全局级服务或者项目级服务。 由于OBS为全局服务，ModelArts为项
为ModelArts用户授予开发环境的使用权限并且配置ModelArts用户OBS相关的最小化权限项为例，指导您进行自定义策略配置。 如果一个自定义策略中包含多个服务的授权语句，这些服务必须是同一属性，即都是全局级服务或者项目级服务。 由于OBS为全局服务，ModelArts为项
driver及npu-smi需同时挂载至容器。 --name ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_id}：镜像ID，通过docker images查看刚拉取的镜像ID。 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-
driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 --name ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker
执行记录使用到的执行策略。 表3 StepExecution 参数 是否必选 参数类型 描述 step_name 否 String 节点的名称，在一个DAG中唯一，1到64位只包含中英文，数字，空格，下划线（_）和中划线（-），并且以中英文开头。 duration 否 Integer Execution执行的运行时长。
进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境，执行如下命令安装性能测试的关依赖。 conda activate python-3.9.10 pip install -r
准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS
one. 配置文件预览失败，source_location与preview_config字段需至少提供一个 source_location和preview_config至少有一个不能为空。 400 ModelArts.3036 Parameter verification failed
准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendFactory训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS
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