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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
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
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
host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 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
host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0，host设置也为0.0.0.0。 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
host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 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
}/ComfyUI python main.py --port ${port} --force-fp16 --listen ${container_ip_address} 参数说明： port：为启动镜像时映射port container_ip_address：为容器IP，如上图的172
元模型来源：注意此处选择“从容器镜像选择”。 容器镜像所在路径：单击文件夹标签，选择已经制作好的镜像。 容器调用接口参数：根据镜像实际提供的协议和端口填写，本案例中的SDXL镜像提供HTTP服务和8183端口。 图4 填写参数（1） 系统运行架构： 选择ARM. 推理加速卡：无。 部署类型： 在线服务。 请求模式：同步请求。
2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明。 --hostname：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口。 服务启动后，会打印如下信息。 server launch time cost: 15.443044185638428 s INFO:
host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 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
host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 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
}/ComfyUI python main.py --port ${port} --force-fp16 --listen ${container_ip_address} 参数说明： port：为启动镜像时映射port container_ip_address：为容器IP，如上图的172
allow whitelist # Block the rest http_access deny all # Default port http_port 3128 设置主机目录和配置文件权限如下。 chmod 640 -R /etc/squid 执行如下命令启动Squid实例。
打开VSCode的Remote-SSH配置文件，添加SSH配置项，注意替换服务器IP以及容器的端口号： Host Snt9b-dev HostName 服务器IP User root port 容器SSH端口号 identityFile ~\.ssh\id_rsa
python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip} --port ${port} --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5 \ --parallel-num 1 4
python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip} --port ${port} --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5 --num-scheduler-steps
置为128。 --host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --tru
--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
--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
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