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Administrator 可选 CES云监控 授予子账号使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子账号使用SMN消息服务的权限。SMN消息通知服务配合CES监控告警功能一起使用。
扩缩容实例数 在使用大型模型进行推理时，其业务需求会呈现出明显的峰谷波动。因此，模型服务必须具备灵活的扩缩容能力，以适应不同时间段内的用户负载变化，确保服务的高可用性和资源的高效利用。 ModelArts Studio大模型即服务平台支持手动扩缩容模型服务的实例数，该操作不会影响部署服务的正常运行。
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
台用户指南》。 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
台用户指南》。 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
最后，请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config
最后，请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config
有调用次数详情，单击可查看该在线服务的调用次数随时间详细分布的情况。如果想进一步通过CES云监控查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，需要给子账号授予CES权限。 如果只是查看监控，给子账号授予CES ReadOnlyAccess权限即可。 如果还需要
最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config
最后，请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config
最后，请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config
最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config.yaml所在路径，并执行以下命令。 kubectl delete -f config
节点数未剔除资源池的高可用冗余节点数时，会导致任务持续等待。 高可用冗余节点的运行机制： 高可用冗余节点将被隔离，默认设置为不可调度，工作负载无法调度到节点上。 高可用冗余节点会作为备用节点与节点的故障检测配合使用，为资源池提供故障节点自动切换能力，高可用冗余节点能够在普通节点故
997 服务异常进程反复重启导致预测请求无法发送到服务实例。 可以通过以下方式解决问题： 缩小预测请求数量看是否问题还复现，如果不复现是因为负载过大导致服务进程退出，需要扩容实例数量或者提升规格。 推理代码本身存在错误，请排查推理代码解决。 父主题： 服务预测
参考pull/push 镜像体验章节，将上一步build的镜像上传到容器镜像服务上。 Step5 使用CCE进行部署 在CCE上创建工作负载，创建工作负载时所需的yaml文件可参考在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务。 在CCE上创建服务。 父主题： AIGC模型训练推理
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
OperateAccess 必选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，并设置监控告警。 CES FullAccess 必选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的权限。SMN消息通知服务配合CES监控告警功能一起使用。
/run”等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 storage_type String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。 source_address String
运行profiling的配置文件。 PROF_xxx开头的文件夹 是 运行profiling的结果文件夹。 run_aggregate.sh 是 运行数据聚合的脚本，可直接本地运行。 run_profiling.log 是 存储运行profiling的日志信息。 父主题： AIGC模型训练推理
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