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该指标用于统计测试对象的入方向网络流速。 字节/秒（Bytes/Second） ≥0 NA NA NA 接收包速率 ma_container_network_receive_packets 每秒网卡接收的数据包个数。 个/秒（Packets/Second） ≥0 NA NA NA 下行错包率
模型建议调大为6000) export HCCL_OP_EXPANSION_MODE=AIV #可选 设置动态分档位后，在PTA模式下不支持接收超过最大档的并发请求，超过后会导致推理服务终止。请将最大档（PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST参数的中设置的最大值
模型建议调大为6000) export HCCL_OP_EXPANSION_MODE=AIV #可选 设置动态分档位后，在PTA模式下不支持接收超过最大档的并发请求，超过后会导致推理服务终止。请将最大档（PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST参数的中设置的最大值
bert_model_dy.mindir --onnx_model_path bert_model.onnx --input_text [MASK]京是中国的[MASK]都。 infer.py是NPU上使用MindSpore Lite推理的样例，不同业务场景需根据实际情况做相应修改。infer
在线/批量服务使用的专属资源池ID或边缘服务使用的边缘资源池ID，仅当配置专属资源池或边缘资源池时返回。 vpc_id String 在线服务实例所在的虚拟私有云ID，服务自定义网络配置时返回。 subnet_network_id String 在线服务实例所在的子网的网络ID，服务自定义网络配置时返回。
ble_file.json文件中配置的container_ip保持一致。 expandable_segments-使能内存池扩展段功能，即虚拟内存特性。 ${RANKTABLEFILE}：rank_table_file.json文件挂载到容器中的地址${container_wor
、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
工具。不管是ModelArts Lite云服务，还是本地Windows/Linux等服务器，安装操作都相同。 登录服务器，激活python虚拟环境。 conda activate [env_name] # 例如使用conda管理python环境（需要确认环境已安装Anaconda）
、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
模型建议调大为6000) export HCCL_OP_EXPANSION_MODE=AIV #可选 设置动态分档位后，在PTA模式下不支持接收超过最大档的并发请求，超过后会导致推理服务终止。请将最大档（PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST参数中设置的最大值）
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:False 否，demo.sh添加变量，开启虚拟显存。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True 修改yaml文件路径：修改demo
T_S=600 # PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF优先设置为expandable_segments:True # 如果有涉及虚拟显存相关的报错，可设置为expandable_segments:False export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=e
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:False 否，demo.sh添加变量，开启虚拟显存； export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True ②修改路径：修改demo
27，仅支持选择Containerd作为容器引擎。其余CCE集群版本，支持选择Containerd或Docker作为容器引擎。 节点池名称：新建节点池的名称，可自定义。 虚拟私有云：默认为CCE集群所在VPC网络，不可修改。 节点子网：选择同一VPC网络下的子网作为节点子网，新创建的节点将会使用该子网资源。 关
ut错误。 PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False；llava多卡启动时需要关闭虚拟内存扩展；开启时可能提升模型性能。允许分配器最初创建一个段，然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。 --image-input-type：图像输入模式，pixel_values
通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK（galleryformers）。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境（Python 3.8+）中安装AI Gallery SDK，以便管理不同的项目，避免依赖项之间产生兼容性问题。 构建自定义模型。 编写自定义配置类。
ut错误。 PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False；llava多卡启动时需要关闭虚拟内存扩展；开启时可能提升模型性能。允许分配器最初创建一个段，然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。 --image-input-type：图像输入模式，pixel_values
ut错误。 PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False；llava多卡启动时需要关闭虚拟内存扩展；开启时可能提升模型性能。允许分配器最初创建一个段，然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。 --image-input-type：图像输入模式，pixel_values
负责输入的增量推理。增量推理占用至少1个容器。 步骤四：启动scheduler实例：可为CPU实例，用于启动api-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。
T_S=600 # PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF优先设置为expandable_segments:True # 如果有涉及虚拟显存相关的报错，可设置为expandable_segments:False export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=e
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