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将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中，例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。 unzip AscendCloud-*.zip 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至SFS
将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中，例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。 unzip AscendCloud-*.zip 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至SFS
EndpointsRes objects 服务器的私有IP信息。 image ServerImageResponse object 服务器镜像信息。 category String 服务器归属类型。 HPS：超节点服务器 SPOD：整柜服务器 SERVER：单台服务器 server_hps ServerHpsInfo
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
OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe” 问题现象 训练作业在使用MoXing复制数据时，日志中出现报错“BrokenPipeError: [Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 在大规模分布
获取待上传的文件名 获取待上传的文件在服务器的绝对路径。 上传单个文件 在服务器执行如下命令，可以将服务器上的文件上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件名} 如下所示，表示将服务器上的文件“D:\workplace\m
Server-Sent Events（SSE）是一种服务器向客户端推送数据的技术，它是一种基于HTTP的推送技术，服务器可以向客户端推送事件。这种技术通常用于实现服务器向客户端推送实时数据，例如聊天应用、实时新闻更新等。 SSE主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求（例如ChatGP
install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
Prometheus 在HTTP的URL输入框中输入Prometheus的IP地址和端口号，单击Save&Test： 图2 IP地址和端口号 至此，指标监控方案安装完成。指标监控效果展示如下： 图3 指标监控效果 这里使用的是Grafana最基本的功能，如有更高级的诉求，可参考Grafana的官方文档。
获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包
docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
EndpointsRes objects 服务器的私有IP信息。 image ServerImageResponse object 服务器镜像信息。 category String 服务器归属类型。 HPS：超节点服务器 SPOD：整柜服务器 SERVER：单台服务器 server_hps ServerHpsInfo
（可选）将新建的虚拟环境注册到JupyterLab kernel（可以在JupyterLab中直接使用虚拟环境）。 # shell pip install ipykernel ipython kernel install --user --name=sfs-new-env rm -rf /home/ma-user/
x86_64架构的主机，操作系统使用Ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18
source_labels: [__address__] # 指定获取指标数据的地址和端口号为__address__:9390，__address__为POD的IP地址，也是节点IP地址 action: replace regex: '(
步骤二：使用Docker安装和配置正向代理 购买弹性云服务器ECS，详情请见购买ECS。镜像可选择Ubuntu最新版本。虚拟私有云选择提前创建好的VPC。 申请弹性公网IP EIP，详情请见申请弹性公网IP。 将弹性公网IP绑定到ECS，详情请见将弹性公网IP绑定至实例。 登录ECS，执行如下命令进行Do
ion/onnx_pipeline.py”也复制一份到该目录，名称改为“mslite_pipeline.py”，迁移后的推理代码中的pipeline需要修改为从复制的onnx pipeline文件导入： # onnx_pipeline.py from pipeline_onnx_
ECS中构建新镜像 通过ECS获取基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压Asce
ECS中构建新镜像 通过ECS获取基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压Asce
上传数据和算法至SFS（首次使用时需要） 前提条件 ECS服务器已挂载SFS，请参考ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 在ECS中已经创建ma-user和ma-group用户，请参考在ECS中创建ma-user和ma-group。 已经安装obsutil，请参考下载和安装obsutil。
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