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--port：推理服务端口。
--port：推理服务端口。
--port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：若以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；若以openai接口方式启动服务，API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成。
尽量避免在容器中监听其他端口，有本地内部需要访问的其他端口，监听在localhost上。避免通过环境变量传递敏感信息，需要通过加密组件进行加密后再通过环境变量配置。 部署在线服务，当打开APP认证时，app认证密钥是在线服务的另一个访问凭据，需要妥善保存app密钥，防止泄露。
--port：服务端口 --dataset：数据集路径 --dataset-type：支持三种 "alpaca"，"sharegpt"，"custom"。custom为自定义数据集。
--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 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。
报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决？ 问题现象 原因分析 实例处于非运行状态。
报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决？ 问题现象 原因分析 原因分析一：实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。
--port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：若以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；若以openai接口方式启动服务，API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成。
在所选专属资源池中新建一个未挂载的SFS Turbo的训练作业，当训练作业处于“运行中”时，通过Cloud 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
--port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。 --dataset-type：支持三种 "alpaca"，"sharegpt"，"custom"。custom为自定义数据集。
--port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以openai接口方式启动服务，API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成。
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建议设置小一些，比如16。
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建议设置小一些，比如16。
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。
--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。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --chat-template：对话构建模板，可选参数。
--port：服务部署的端口。 服务启动后，会打印如下信息。
--port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以openai接口方式启动服务，API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成。
IfNotPresent name: pytorch-npu # 容器名称，根据实际场景修改 env: - name: OPEN_SCRIPT_ADDRESS # 开放脚本地址
HostName 服务器IP User root port 容器SSH端口号 identityFile ~\.ssh\id_rsa StrictHostKeyChecking no UserKnownHostsFile /dev/null
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