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IO（一种WebSocket实现，要求客户端跟服务端都要基于Socket.IO），地址栏中填入从服务详情页“调用指南”页签中获取“API接口调用公网地址”后面的地址。如果自定义镜像中有更细粒度的地址，则在地址后面追加该URL。如果有queryString，那么在params栏中添加参数
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“计算节点规格”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“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
准备一台具有Docker功能的机器，如果没有，建议申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP，并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本，方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同ECS服务器上的操作，请参考本案例。 登录ECS控制台，购买弹性云服务器，镜像选择“公共镜像”，推荐使用ubuntu18
部署服务如何选择计算节点规格？ 部署服务时，用户需要指定节点规格进行服务部署，界面目前显示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到，用户可以选择ModelArts提供的规格，也可以使用自定义规格（公共资源池不支持）。 计算节点规格主要是根据用户A
在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的 问题现象 在线服务启动后，当在线服务进入到“运行中”状态后，进行预测，预测请求发出后，收到的响应不符合预期，无法判断是不是模型的问题导致的不符合预期。 原因分析 在线服务启动后，ModelArts提供两种方式的预测：
使用的数据可以存储至OBS。 弹性云服务器 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，使用弹性云服务器。 在制作自定义镜像时，您可以
SD WebUI推理性能测试 以下性能测试数据仅供参考。 开启Flash Attention 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB)，约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时（1） 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1*
使用ModelArts时提示“权限不足”，如何解决？ 当您使用ModelArts时如果提示权限不足，请您按照如下指导对相关服务和用户进行授权，并对用户权限进行检查操作。 以下案例以缺失OBS权限不足为例，介绍如何进行授权操作。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，您需要为用户授予OBS的系统权限。
弹性文件服务（Scalable File Service，SFS）提供按需扩展的高性能文件存储（NAS），可以在裸金属服务器中通过网络协议挂载使用，SFS支持NFS和CIFS的网络协议。在使用裸金属服务器时， 将数据放在SFS盘中， 并发建立多个NFS链接、并发的读写数据、做大模型训练。 但有时候会出
SD WebUI推理性能测试 以下性能测试数据仅供参考。 开启Flash Attention 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB)，约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时（1） 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1*
py”文件中的“onnx_model_path”改为步骤6中下载的onnx_models地址“/home_host/work/runwayml/onnx_models”。执行推理脚本进行测试，这里使用的推理硬件是CPU，由于CPU执行较慢，验证待迁移的代码可能需要大约15分钟左右才能完成： cd mode
预测”既可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
预测”既可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
预测”既可看到预测结果。 图9 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： 功能咨询
预测”既可看到预测结果。 图9 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 问题现象 启动服务失败，报错：资源不足，服务调度失败。（Schedule failed due to insufficient resources. Retry later.或ModelArts.3976：No resources
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
上述命令中：modelFile指定生成的mindir模型文件；device指定运行推理的设备。其他用法参考benchmark文档。 测试结果如下所示： 图1 测试结果 父主题： 性能调优
辑完成后重新构建新镜像。 注意：训练作业的资源池以及ECS都需要联通外网，否则会安装和下载失败。 ECS获取和上传基础镜像 创建ECS。 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行
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