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自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时，部署失败。进入在线服务详情页面，“事件”页签，提示“failed to pull image, retry later”，同时在“日志”页签中，无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象，通常
quit) Step4 请求推理服务 另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${d
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析，
ModelArts版本配套关系表 昇腾云服务6.3.912版本说明 昇腾云服务6.3.911版本说明 昇腾云服务6.3.910版本说明（推荐） 昇腾云服务6.3.909版本说明 昇腾云服务6.3.908版本说明 昇腾云服务6.3.907版本说明 昇腾云服务6.3.906版本说明 昇腾云服务6.3.905版本说明
quit) Step7 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加served-model-name参数，
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
=ray】，其他参数与正常启服务一致即可。具体参考本文单机场景下OpenAI服务的API接口启动在线推理服务方式。 推理请求测试 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见启动在线推理服务。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${d
服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启。 原因分析 容器镜像代码错误 解决方法 根据容器日志进行排查，修复代码，重新创建模型，部署服务。 父主题： 服务部署
修改在线服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换模型的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
ocket服务不显示） 事件 展示当前服务使用过程中的关键操作，比如服务部署进度、部署异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。 事件保存周期为1个月，1个月后自动清理数据。 查看服务的事件类型和事件信息，请参见查看在线服务的事件 日志 展示当前服务下每个模型的日志信息。
表中选择快捷键，然后在标签文本输入框中输入新的标签名称，然后单击“确定”。 选中的音频将被自动移动至“已标注”页签，且在“未标注”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、各标签对应的音频数量。 快捷键的使用说明：为标签指定快捷键后，当您选择一段音频后，在键盘
使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优。请注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在该场景中，AOE对text_enco
产品变更公告 网络调整公告 预测API的域名停用公告
服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败。 原因分析 节点磁盘不足，镜像大小过大。 解决方法 首先考虑优化镜像，减小节点磁盘的占用。 优化镜像无法解决问题，请联系系统管理员处理。 父主题： 服务部署
查看在线服务的事件 服务的（从用户可看见部署服务任务开始）整个生命周期中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应服务的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解服务部署和运行过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括： 表1 事件 事件类型 事件
资源池。MaaS服务可以使用在ModelArts Standard形态下创建的专属资源池用于模型训推。创建专属资源池的操作指导请参见创建Standard专属资源池。 MaaS服务只支持使用驱动版本是23.0.5的专属资源池，其他版本会导致任务失败。当专属资源池的驱动版本不适配时，
--block-size：kv-cache的block大小，推荐设置为128。当前仅支持64和128。 --host=${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
开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时，可通过缓存文件来快速完成图编译的过程，避免长时间的等待，并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能，因此
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
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