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(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
}/ComfyUI python main.py --port ${port} --force-fp16 --listen ${container_ip_address} 参数说明： port：为启动镜像时映射port container_ip_address：为容器IP，如上图的172
当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式（案例中均以HTTPS请求为例）： Token认证：Token具有时效性，有效期为24小时，需要使用同一个Token鉴权时，可以缓存起来，避免频繁调用。 AK/SK认证：使用AK/SK对请求进行签名，在请求时将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。A
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
rk_parallel.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 vllm --host ${docker_ip} --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer
connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决？ 问题现象 原因分析 原因分析一：实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法：请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二：本地网络不通。
}/ComfyUI python main.py --port ${port} --force-fp16 --listen ${container_ip_address} 参数说明： port：为启动镜像时映射port container_ip_address：为容器IP，如上图的172
connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决？ 问题现象 原因分析 原因分析一：实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法：请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二：本地网络不通。
info查看空闲卡号，修改davinci后数字可以更改挂载卡。 若需要启动多卡推理服务，则需要挂载多卡，例如再添加一个--device=/dev/davinci2 ${image_name} 代表 ${image_name}。 -p 8183:8183 开启一个端口，可以web访问（如冲突，可自行更换其他端口）。
将模型部署为批量推理服务 模型准备完成后，您可以将模型部署为批量服务。在“模型部署>批量服务”界面，列举了用户所创建的批量服务。 前提条件 数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 准备好需要批量处理的数据，并上传至OBS目录。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储输出的内容。
(Press CTRL+C to quit) Step4 请求推理服务 另外启动一个terminal，使用命令测试推理服务是否正常启动，端口请修改为启动服务时指定的端口。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使
ndspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以opena
ndspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以opena
块获取的访问地址。例如：dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com Port: 云上开发环境的端口，即在开发环境实例页面远程访问模块获取的端口号。 User：登录用户只支持ma-user进行登录。 IdentityFile: 存放在本地的云上开发
使用的训练框架是MPI或Horovod。 准备一个sshd启动脚本文件“start_sshd.sh”。 MY_SSHD_PORT=${MY_SSHD_PORT:-"38888"} mkdir -p /home/ma-user/etc ssh-keygen -f /home/ma
Shell功能登录训练作业worker-0实例，使用curl {sfs-turbo-endpoint}:{port}命令检查port是否正常打开，SFS Turbo所需要入方向的端口号为111、445、2049、2051、2052、20048，具体请参见创建文件系统的“安全组”参数。Cloud
(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。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使
k_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer
k_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer
k_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer
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