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例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串，与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(`--port`)启动服务，并按照global rank_t
个Server的一个端口对应一条DNAT规则，一个端口只能映射到一个EIP，不能映射到多个EIP。 在DNAT规则页签下，单击“添加DNAT规则”。 在弹出的“添加DNAT规则页面”，配置DNAT规则： 使用场景：选择“虚拟私有云”。 端口类型：选择“具体端口”。 支持协议：选择“TCP”。
ndspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以opena
ndspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以opena
入4。 登录Grafana。 Grafana默认在本地的3000端口启动，打开链接http://localhost:3000，出现Grafana的登录界面。首次登录用户名和密码为admin，登录成功后请根据提示修改密码。 父主题： 安装配置Grafana
模块获取的IP地址。例如：dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com Port：云上开发环境的端口，即在开发环境实例页面远程访问模块获取的端口号。 User name：固定为ma-user。 Authentication type：Key pair方式。
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Docker安装。如已安装，请直接进入下一步。 curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh
地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径，推荐使用human-eval-v2-20210705.jsonl数据集，数据集可从https://github.com/openai/human-eval/b
地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径，推荐使用human-eval-v2-20210705.jsonl数据集，数据集可从https://github.com/openai/human-eval/b
en”，其值即为Token。例如Token值为“ABCDEFJ....”，则调用接口时将“X-Auth-Token: ABCDEFJ....”加到请求消息头即可，如下所示。 GET https://modelarts.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v1
容器镜像所在的路径：选择已制作好的自有镜像 图4 选择已制作好的自有镜像 容器调用接口：指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制：选填，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查：选填，用于指定模型的健康检查。仅
vllm、mindspore等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。
rallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip} --port ${port} --tokenizer /path/to/tokenizer
l.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host ${docker_ip} --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer
l.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host ${docker_ip} --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer
容器镜像所在的路径：选择已制作好的自有镜像 图4 选择已制作好的自有镜像 容器调用接口：指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制：选填，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查：选填，用于指定模型的健康检查。仅
ndspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：若以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；若以openai接
则可以跳过此步骤： ssh-keygen -t rsa 将公钥添加到远程服务器的授权文件中，注意替换服务器IP以及容器的端口号： cat ~/.ssh/id_rsa.pub | ssh root@服务器IP -p 容器端口号 "mkdir -p ~/.ssh && cat >>
在部署为在线服务时，即“部署”页面，填写部署服务相关参数时，开启支持APP认证功能。 针对已部署完成的在线服务，进入在线服务管理页面，单击目标服务名称“操作”列的“修改”按钮，进入修改服务页面开启支持APP认证功能。 图1 部署页面开启支持APP认证功能 选择APP授权配置。从下拉列表中选择您需要配置的APP应用
(Press CTRL+C to quit) Step4 请求推理服务 另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。 方式一：使用vLLM接口请求服务，命令参考如下。 curl -X POST http://localhost:8080/generate
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