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├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
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权限管理 ModelArts作为一个完备的AI开发平台，支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见，但对个人用户则显得复杂而意义不足，所以建议个人用户在使用ModelArts时，参照配置访问授权来进行初始权限设置。
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身份认证与访问控制 身份认证 用户访问ModelArts的方式有多种，包括ModelArts控制台、API、SDK，无论访问方式封装成何种形式，其本质都是通过ModelArts提供的REST风格的API接口进行请求。 ModelArts的接口均需要进行认证鉴权以此来判断是否通过身
什么是区域、可用区？ 什么是区域、可用区？ 区域和可用区用于描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为
ModelArts权限管理基本概念 ModelArts作为一个完备的AI开发平台，支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见，但对个人用户则显得复杂而意义不足，所以建议个人用户在使用ModelArts时，参照个人用
value="1.0"), wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value="60"), wf.AlgorithmParameters(name="save_summary_steps"
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方式二：使用Java语言发送预测请求 AK/SK签名认证方式，仅支持Body体12M以内，12M以上的请求，需使用Token认证。 客户端须注意本地时间与时钟服务器的同步，避免请求消息头X-Sdk-Date的值出现较大误差。因为API网关除了校验时间格式外，还会校验该时间值与网关收到请求的时间差，如果
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save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox
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建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常，查看pip
清理镜像构建缓存 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 （只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
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├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
推理业务迁移评估表 通用的推理业务及LLM推理可提供下表进行业务迁移评估： 收集项 说明 实际情况（请填写） 项目名称 项目名称，例如：XXX项目。 - 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。
使用前必读 在调用ModelArts API之前，请确保已经充分了解ModelArts相关概念，详细信息请参见产品介绍。 ModelArts提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。
local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py 在打开的juputer_notebook_config.py中，增加以下代码后按ESC退出然后输入:wq保存。 c.ServerProxy.servers = { 'grafana': { 'command':
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