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opencompass.sh 参数说明: vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置
vpcep_service_name String VPC访问通道vpcep终端节点服务名称。 service_port Integer VPC访问通道的端口。 状态码： 401 表6 响应Header参数 参数 参数类型 描述 X-Request-Id String 链路追踪ID
元模型来源：选择“从容器镜像中选择” 容器镜像所在的路径：选择已制作好的自有镜像 图4 选择已制作好的自有镜像 容器调用接口：指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制：选填，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查：选填，用于指
元模型来源：选择“从容器镜像中选择” 容器镜像所在的路径：选择已制作好的自有镜像 图4 选择已制作好的自有镜像 容器调用接口：指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制：选填，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查：选填，用于指
tp://${docker_ip}:8080/generate。此处的${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，端口号8080来自前面配置的服务端口。 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。 is_devserver：
3bfe6608e1994 Host 请求的服务器信息，从服务API的URL中获取。 值为hostname[:port]。 端口缺省时使用默认的端口，https的默认端口为443。 否，使用AK/SK认证时必选。 code.test.com or code.test.com:443
--backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
-chat。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
TED； 如果无法建立连接，如果是401状态码，检查认证信息； 如果显示WRONG_VERSION_NUMBER等关键字，检查自定义镜像的端口和ws跟wss的配置是否正确。 连接成功后结果如下： 图5 连接成功 优先验证自定义镜像提供的websocket服务的情况，不同的工具实现
python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip} --port ${port} --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5 --num-scheduler-steps
vllm、mindspore等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。
Looping (output port = input port) 计数值 自然数 PortXmitWait infiniband_port_transmit_wait_total The number of ticks during which the port had data to
llm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
llm举例。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
Shell功能登录训练作业worker-0实例，使用curl {sfs-turbo-endpoint}:{port}命令检查port是否正常打开，SFS Turbo所需要入方向的端口号为111、445、2049、2051、2052、20048，具体请参见创建文件系统的“安全组”参数。Cloud
ModelArts将使用该镜像部署成推理服务，请确保您的镜像能正常启动并提供推理接口。 “容器调用接口” 模型提供的推理接口所使用的协议和端口号，请根据模型实际定义的推理接口进行配置。 “镜像复制” 镜像复制开关，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 关闭时
gpu_type 节点上GPU的型号。 device_name infiniband或RoCE网络网卡的设备名称。 port IB网卡的端口号。 physical_state IB网卡每个端口的状态。 firmware_version IB网卡的固件版本。 filesystem NFS挂载的文件系统。
$NNODES --node_rank $NODE_RANK --master_addr $MASTER_ADDR --master_port $MASTER_PORT" python -m torch.distributed.launch $DISTRIBUTED_ARGS \
与云监控的关系 ModelArts使用云监控服务（Cloud Eye Service， 简称CES）监控在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作。CES的更多信息请参见《云监控服务用户指南》。 与云审计的关系 ModelArts使用云审计服务（Cloud Trace
与云监控的关系 ModelArts使用云监控服务（Cloud Eye Service， 简称CES）监控在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作。CES的更多信息请参见《云监控服务用户指南》。 与云审计的关系 ModelArts使用云审计服务（Cloud Trace
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