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在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理批量推理作业
下面的README文件查看当前环境内置的Python虚拟环境。 cat /home/ma-user/README 执行source命令可以切换到具体的Python环境中。 执行which python查看python路径并复制出来，以备后续配置云上Python Interpreter使用。
使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发服务器等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。
查看训练作业监控指标 场景介绍 在训练作业运行过程中，如果用户能在模型训练出问题（例如loss值异常）的情况下能收到告警并及时处理，可以节省大量时间和资源，避免无效运行作业导致的浪费。同时通过指标监控可以实时掌握训练作业的进度，了解模型在不同阶段的训练状态。 当前ModelArts
STOPPING，停止中 STOPPED，停止 UNAVAILABLE，故障 DELETED，已删除 RESIZING，规格变更中 RESIZE_FAILED，规格变更失败 sortby 否 String 分类标准，支持“name”、“creation_timestamp”。默认为“name”。
针对每一个数据集版本，您可以通过“存储路径”参数，获得此版本对应的Manifest文件格式的数据集。可用于导入数据或难例筛选操作。 表格数据集暂不支持切换版本。 发布数据集版本 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理> 数据集”，进入“数据集”管理页面 在数据集列表中
/home/ma-user/work/envs/user_conda/ 查看现有的conda虚拟环境，此时新的虚拟环境已经能够正常显示，可以直接通过名称进行虚拟环境的切换。 # shell conda env list conda activate sfs-new-env # conda environments:
查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型管理”，在模型列表中，您可以单击模型名称，进入模型详情页面。 在模型详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理ModelArts模型
进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境，执行如下命令安装性能测试的关依赖。 conda activate python-3.9.10 pip install -r
查看诊断报告 Advisor分析profiling会输出html和xlsx两份文件。请优先查看html报告进行训练作业性能调优。xlsx中记录了html中全量数据，如集群计算、通信和下发的耗时，可以基于xlsx对计算耗时、下发耗时和带宽等列进行排序，从而快速过滤出计算慢卡、下发慢卡、带宽最小卡。
py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
{pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3
可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving
可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving
可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving
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