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base_period): test_cnt = 0 period = base_period while len(self.fmk_processes) > 0 and test_cnt < self.max_test_proc_cnt:
# test.onnx为待加载模型文件的名称，需要放在model文件夹下 self.model_path = os.path.join(root, test.onnx) # 多模型加载，例如：test2.onnx
ibstat查看网卡非Active状态。 A050121 NPU 其他 npu dcmi接口检测到driver异常。 NPU驱动环境异常。 A050122 NPU 其他 npu dcmi device异常。 NPU设备异常，昇腾dcmi接口中返回设备存在重要或紧急告警。 A050123 NPU 链路 npu
tensor([1.0, 2.0]).cuda()) 报错如下 Traceback (most recent call last): File "test.py", line 8, in <module> print('E', torch.cuda.get_device_properties(device))
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。
训练作业权限 表1 训练作业（新版）细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建训练作业 POST /v2/{project_id}/training-jobs modelarts:trainJob:create swr:repository:listTags
dockerfile_path="/home/ma-user/work/Dockerfile", image_url="custom_test/tensorflow2.1:1.0.0",#custom_test是组织名，tensorflow2.1是镜像名称，1.0.0是tag context="/home/ma-user/work")
Password 设置为从c.从“设置”页签的“Grafana数据源配置信...获取的密码信息。 配置完成后，单击下方的“Save & test”，展示“Data source is working”代表配置数据源成功。 图6 配置数据源成功 父主题： 使用Grafana查看AOM中的监控指标
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --t
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --
执行代码，执行后如下图所示，会部署一个在线服务，该容器即为服务端。 python test.py 图2 部署在线服务 在XShell中新建一个终端，参考步骤5~7进入容器，该容器为客户端。执行以下命令验证自定义镜像的三个API接口功能。当显示如图所示时，即可调用服务成功。 curl -X POST
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --
join(base_bucket_path, "train/test-pytorch.py"), code_dir) training_file = TrainingFiles(code_dir=code_dir, boot_file="test-pytorch.py", obs_path=base_bucket_path
表示不做重新下发作业，也不会启用环境检测。打开开关后，允许设置重启次数为1~128次。 图5 自动重启设置 使用API接口设置容错检查： 用户可以通过API接口的方式开启自动重启。创建训练作业时，在“metadata”字段的“annotations”中传入“fault-toler
errorMessage:None reason:Service Unavailable 如果是client数太多，尤其对于5G以上文件，OBS接口不支持直接调用，需要分多个线程分段复制，目前OBS侧服务端超时时间是30S，可以通过如下设置减少进程数。 # 设置进程数 os.envir
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --
Integer 当前返回的日志大小（单位：字节）。最大为5兆。 full_size Integer 完整的日志大小（单位：字节）。 表4 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg String 调用失败时的错误信息，调用成功时无此字段。 error_code String
<instance connection port> user ma-user IdentityFile ~/.ssh/test.pem StrictHostKeyChecking no UserKnownHostsFile /dev/null
-inform DER -content D:\ma_cli-latest-py3-none-any.whl -noverify > ./test 本示例以软件包在D:\举例，请根据软件包实际路径修改。 Step3：安装ma-cli 在本地环境cmd中执行命令python --ve
通过ModelArts Standard控制台的方式创建生产环境的训练作业，详细操作请参考本章节以下内容。 通过ModelArts提供的API接口创建生产环境的训练作业，详细操作请参见使用API创建训练作业。 前提条件 已经将用于训练作业的数据上传至OBS目录。 已经在OBS目录下创
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