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分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口，在后续推理性能测试和精度测试时，服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。
预置脚本测试整体流程 一般使用run.sh封装训练外的文件复制工作（数据、代码：OBS-->容器，输出结果：容器-->OBS），run.sh的构建方法参考基于ModelArts Standard运行GPU训练作业。
基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。
分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口，在后续推理性能测试和精度测试时，服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。
手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面性能好 没充一会电源怎么也会发热呢音量健不好用回弹不好 算是给自己的父亲节礼物吧物流很快下单不到24小时就到货了耳机更赞有些低音炮的感觉入耳很紧不会掉棒棒哒 标注文件“COMMENTS
在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”进行预测。此处提供一个预测样例图供使用。 步骤6：清除资源 为避免产生不必要的费用，通过此示例学习订阅算法的使用后，建议您清除相关资源，避免造成资源浪费。
如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探这些。
方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit) 使用命令测试推理服务是否正常启动。
prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。
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如果需要将告警通过邮件、手机方式通知您，可在告警通知处，为此告警规则配置“行动规则”。若此处无行动规则，请新建告警行动规则。 父主题： Lite Cluster
Ascend Extension for PyTorch作为一个PyTorch插件，支持在不改变PyTorch表达层的基础上，动态添加昇腾后端适配，包含增加了NPU设备、hccl等一系列能力的支持。安装后可以直接使用PyTorch的表达层来运行在NPU设备上。
同一模型，进行迭代（模型、框架版本升级或设备硬件升级）时存在的精度下降问题，对比相同模型在迭代前后版本的API计算数值，进行问题定位。
推荐测试图片大小1280*720或1920*1080。 提前准备音频文件audio，支持'wav', 'mp3', 'mp4'格式。 在代码根目录Wav2lip下创建test_wav2lip.sh, 复制以下内容粘贴至test_wav2lip.sh中，参数参照下方说明进行配置。
使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一：通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${model_path}请替换为实际使用的模型名称。
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