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性。 投机推理端到端推理示例 以llama-2-13b-chat-hf模型作为LLM大模型，llama1.1b作为小模型，启用openai接口服务为例。 使用下面命令启动推理服务。 base_model=/path/to/base_model spec_model=/path/to/spec_model
indows格式"D:/test.png"，Linux格式"/opt/data/test.png"），也可以使用相对路径（如"./test.png"）。 在线服务的调用地址和输入参数信息，可以在控制台的“在线服务详情 > 调用指南”页面获取。 “API接口公网地址”即在线服务的调
略任务如产生mc2融合算子错误，可参考mc2融合算子报错 创建test-benchmark，该目录存放训练生成的权重文件及训练日志可以多次执行， # 任意目录创建 mkdir test-benchmark 进入test-benchmark目录执行训练命令，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。
xxx [ModelArts Service Log][init] download code_url: s3://dgg-test-user/snt9-test-cases/mindspore/lenet/ 类型二：time=“xxx” level=“xxx” msg=“xxx” file=“xxx”
unzip val2014.zip wget http://images.cocodataset.org/zips/test2015.zip && unzip test2015.zip mkdir -p annotations && cd annotations/ # Download
Long 训练作业的版本ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 说明 base_line 否 String 日志的基准位置，根据接口返回获得，为空的时候代表获取最新的日志。 lines 否 Integer 获取日志的长度，默认为50行。lines的范围为[0, 500]。
"stream": false }' 方式二：通过vLLM服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。下面以Llama系列模型采样方式支持presence_penalty参数的发送请求为例。此处的接口8080需和Step3 创建服务启动脚本中设置的宿主机端口保持一致。 curl
/home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-tar-env test-env /home/ma-user/work/envs/user_conda/test-env 父主题： Standard开发环境
--height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中。
如1小时），就可以避免防火墙将连接断开。 服务器端配置（Notebook当前已经配置，24h应该是长于防火墙的断连时间配置，该配置无需用户手工修改，写在这里仅是帮助理解ssh配置原理）配置文件路径：/home/ma-user/.ssh/etc/sshd_config 每24h向c
对于网络中随机性的固定，msprobe提供了固定Seed的方式，只需要在config.json文件中添加对应seed配置即可。 msprobe工具提供了seed_all接口用于固定网络中的随机数。如果客户使用了工具但取用了其他随机种子，则必须使用客户的随机种子固定随机性。 函数原型 from msprobe.pytorch
片，然后单击“确认”完成智能标注结果的确认。确认完成后的图片将被归类至“已标注”页面下。 针对标为“难例”的图片，您可以根据实际情况判断，手工修正标签。详细操作及示例请参见•针对“图像分类”数据集。 物体检测标注作业 在“待确认”页面，单击图片查看标注详情，查看标签及目标框是否准
--height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel
--height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel
--height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel
明请参见表2。 表2 在线服务详情 参数 说明 调用指南 展示API接口公网地址、模型信息、输入参数、输出参数。您可以通过复制API接口公网地址，调用服务。如果您支持APP认证方式，可以在调用指南查看API接口公网地址和授权管理详情，包括“应用名称”、“AppKey”、“AppS
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：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
镜像如果配置了健康检查，服务启动失败，从以下两个方面进行排查： 健康检查端口是否可以正常工作 自定义镜像中配置了健康检查，需要在测试镜像时，同步测试健康检查接口是否可以正常工作，具体参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用中的本地验证镜像方法。 创建模型界面上配置的健康检查地址与实际配置的是否一致
通过选择资源池的驱动版本，解决资源池所有节点驱动版本一致的时候，并且没有指定驱动版本，会导致后续加入资源池的节点并不能自动升级到该版本情况，优化了当前需手工处理，增加运维成本问题。 支持节点新进入集群，默认启用准入检测，以能够拉起真实的GPU/NPU检测任务 支持集群扩容时，扩容的节点默认开启
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：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
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