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endpoint: obs. xxxx.com”。 原因分析 出现该问题的可能原因： 直接在OBS上写tensorboard文件，存在不稳定的风险。 处理方法 建议先将Tensorboard文件写到本地，然后再复制回OBS。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArt
8G的内存，运行时最大使用到8U的内存。 超分情况下会存在实例终止的风险。如1个8U的节点上同时启动了6个2U的实例，如果其中一个实例CPU使用增大到超过节点的上限（8U）时，k8S会将使用资源最多的实例终止掉。 因此超分会带来实例重启的风险，请不要超分使用。 父主题： 更多功能咨询
opencompass.sh 参数说明: vllm_path：构造vllm评测配置脚本名字，默认为vllm。 host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 m
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部署的在线服务状态为告警 问题现象 在部署在线服务时，状态显示为“告警”。 解决方法 使用状态为告警的服务进行预测，可能存在预测失败的风险，请从以下4个角度进行排查，并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测，请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。
本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查：Host必须放在每组配置的第一行，作为每组配置的唯一ID。 HOST remote-dev hostname <instance connection host> port <instance connection
本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查：Host必须放在每组配置的第一行，作为每组配置的唯一ID。 HOST remote-dev hostname <instance connection host> port <instance connection
请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤6进行评测。 # WARNING # This program exists to execute
请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤6进行评测。 # WARNING # This program exists to execute
${MY_HOME}/hostfile printf "[run_mpi] hostfile:\n`cat ${MY_HOME}/hostfile`\n" mpirun \ --hostfile ${MY_HOME}/hostfile \
and file path. url = "在线服务的调用地址" # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示
- vcjob topologyKey: kubernetes.io/hostname hostNetwork: true # 采用宿主机网络模式 containers:
up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上，如何解决？ 连接远端开发环境时，一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with
up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上，如何解决？ 连接远端开发环境时，一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with
${MY_HOME}/hostfile printf "[run_mpi] hostfile:\n`cat ${MY_HOME}/hostfile`\n" mpirun \ --hostfile ${MY_HOME}/hostfile \
IdentityFile ~/.ssh/test.pem UserKnownHostsFile=/dev/null StrictHostKeyChecking no Host: 自定义设置的云上开发环境名称。 HostName: 云上开发环境的访问地址，即在开发环境实例页面远程访问
e目录挂载到容器的“/home_host”目录下，该目录可以直接使用上传到物理机“home”目录下的文件。本文中，将基于容器的“/home_host”目录创建工作目录： mkdir -p /home_host/work cd /home_host/work 在迁移onnx pip
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