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完成资源配置后，单击“继续运行”，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习物体
完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习文本
完成资源配置后，单击“继续运行”，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习图像
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/llama2-13B 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。如果用户需要将Hugging
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no”和“UserKnownHostsFile=/dev/null”，如下参考所示： Host roma-local-cpu HostName x.x.x.x #IP地址 Port 22522 User ma-user IdentityFile C:/Users/my.pem
ModelArts在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“实例规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“实例数”。 如果实例数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果实例数设置大于1，表示后台的计算模
'NoneType' object has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has
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GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 问题现象 GP Vnt1裸金属服务器，操作系统为EulerOS 2.9(基于CentOS制作的Linux发行版)，经常遇到服务器重启后，操作系统内核无故升级，导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用，只能卸载重新安装。
对应的Tensor数据由于指定了ascend后端，Output的内容在显存中，通过tensor的get_data_to_numpy方法来获取，并将数据读取到内存中使用。 outputs = model.predict(inputs) outputs = [output.get_data_to_numpy()
处理方法 服务部署失败后，进入服务详情界面，查看服务部署日志，明确服务部署失败原因（用户代码输出需要使用标准输入输出函数，否则输出的内容不会呈现到前端页面日志）。根据日志中提示的报错信息找到对应的代码进行定位。 如果模型启动失败根本没有日志，则考虑使用推理模型调试功能，具体参见：在开发环境中构建并调试推理镜像。
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