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modelarts-infer.com。内网VPC无法解析modelarts-infer.com域名，需要用户参考当前步骤和“步骤4 VPC访问在线服务”增加内网域名解析。 登录云解析服务DNS管理控制台，左侧导航栏选择“内网域名”。 单击“创建内网域名”，打开创建内网域名弹出框。填写以下参数配置： 域名
item（日志关键字） 执行条件 检测成功要求 域名检测 dns 无 volcano容器的域名都解析成功（/etc/volcano下的“.host”文件中的域名解析成功） 磁盘空间-容器根目录 disk-size root 无 大于32GB 磁盘空间-/dev/shm目录 disk-size shm
训练作业使用的实例数量。 “VC_WORKER_NUM=4” VC_WORKER_HOSTS 多节点训练时，每个节点的域名地址，按顺序以英文逗号分隔，可以通过域名解析获取IP地址。 “VC_WORKER_HOSTS=modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000-worker-0
作为调用发起方的客户端无法访问已经获取到的推理请求地址 问题现象 完成在线服务部署且服务处于“运行中”状态后，已经通过调用指南页面的信息获取到调用的server端地址，但是调用发起方的客户端访问该地址不通，出现无法连接、域名无法解析的现象。 原因分析 在调用指南页签中显示的调用地
认证证书 合规证书 华为云服务及平台通过了多项国内外权威机构（ISO/SOC/PCI等）的安全合规认证，用户可自行申请下载合规资质证书。 图1 合规证书下载 资源中心 华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求，具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书
页面调用指南展示的访问域名，可用于添加内网DNS解析。 vpcep_info Array of InternalChannelDetail objects 检索到的VPC访问通道信息。 表5 InternalChannelDetail 参数 参数类型 描述 vpcep_service_id String
user-job-dir/code/train.py 方式三：设置PATH环境变量。 您可以将指定的“conda env bin”目录配置到PATH环境变量中。您可以使用Python命令启动训练脚本。启动命令示例如下： export PATH=/home/ma-user/anaconda3/envs/python-3
linux-amd64.tar.gz tar -zxvf grafana-9.1.6.linux-amd64.tar.gz 将Grafana注册到jupyter-server-proxy。 在JupyterLab Terminal中执行以下命令： mkdir -p /home/ma-user/
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images pull
登录容器镜像服务控制台。 单击右上角“创建组织”，输入组织名称完成组织创建。请自定义组织名称，本示例使用“deep-learning”，下面的命令中涉及到组织名称“deep-learning”也请替换为自定义的值。 选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。
description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下： true：导出图片到版本输出目录 false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images pull
径。 发布算法到AI gallery 发布算法：创建完成的算法，支持发布到AI Gallery，并分享给其他用户使用。 在ModelArts Standard控制台，在“资产管理 > 算法管理 > 我的算法”页面，单击算法名称进入详情页，单击“发布”，在“发布资产到AI Gall
ict, save_path=FLAGS.train_url) 复制数据集到本地 复制数据集到本地主要是为了防止长时间访问OBS容易导致OBS连接中断使得作业卡住，所以一般先将数据复制到本地再进行操作。 数据集复制有两种方式，推荐使用OBS路径复制。 OBS路径（推荐）
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二
为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具，将模型转换、精度benchmark、性能benchmark和profiling采集工具集成到同一个工具中，极大简化了用户的使用流程。建议在迁移过程中使用Tailor工具替代下面列举的原始工具MS Convertor、Benchmark和msprof。使用指导详见链接。
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images pull
中，请勿输入敏感信息，如明文密码。 “部署超时时间” 用于设置单个模型实例的超时时间，包括部署和启动时间。默认值为20分钟，输入值必须在3到120之间。 “添加模型版本进行灰度发布” 当选择的模型有多个版本时，您可以添加多个模型版本，并配置其分流占比，完成多版本和灵活流量策略的灰度发布，实现模型版本的平滑过渡升级。
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
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