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分析错误时:训练镜像先看日志,推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志: docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时,部分日志是直接存储在容器内部的,所以需要进入容器看日志。注意:重点对应日志中是否有ERROR(包括,容器启动时、API执行时)。
l,W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: yourapp labels:
lArts创建训练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArt
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信息和镜像解耦,可以在服务部署时配置,不能直接硬编码在Dockerfile中。定期针对镜像进行安全扫描,及时安装补丁修复漏洞。增加健康检查接口,确保健康检查可以正常返回业务状态,便于告警和故障恢复。容器应该采用https的安全传输通道,并使用业界推荐的加密套件保证业务数据的安全性。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
<exp_name> --master_addr <master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec: ... tasks:
lArts创建训练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArt
<exp_name> --master_addr <master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec: ... tasks:
dli:table:describeTable 在数据集中管理DLI数据 管理表格数据集 DWS dws:openAPICluster:list dws:openAPICluster:getDetail dws:cluster:list 在数据集中管理DWS数据 管理表格数据集 MRS
异常中文描述 检测方法 处理建议 NT_NPU_DEVICE NPU 其他 npu dcmi device异常。 NPU设备异常,昇腾dcmi接口中返回设备存在重要或紧急告警。 可能是亚健康,建议先重启节点,如果重启节点后未恢复,发起维修流程。 NT_NPU_NET NPU 链路 npu
el-len。 e5-mistral-7B和gte-Qwen2-7B-instruct模型,使用openai启动服务,发送推理请求使用的是接口curl -X POST http://localhost:port/v1/embedding。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
元模型来源:选择“从对象存储服务(OBS)中选择”。 选择元模型:从OBS中选择一个模型包。 AI引擎:选择“Custom”。 引擎包:从容器镜像中选择一个镜像。 容器调用接口:端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写。 其他参数保持默认值。 单击“立即创建”,跳转到模型列表页,查看模型状态,当状态变为“正常”,模型创建成功。
“策略内容”请参见ModelArts开发环境使用权限的自定义策略样例,ModelArts自定义策略中可以添加的授权项(Action)请参见《ModelArts API参考》>权限策略和授权项。 如果您需要对除ModelArts和OBS之外的其它服务授权,IAM支持服务的所有策略请参见权限策略。 在IAM控制台创建用户组并授权。
“策略内容”请参见ModelArts开发环境使用权限的自定义策略样例,ModelArts自定义策略中可以添加的授权项(Action)请参见《ModelArts API参考》>权限策略和授权项。 如果您需要对除ModelArts和OBS之外的其它服务授权,IAM支持服务的所有策略请参见权限策略。 在IAM控制台创建用户组并授权。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
“选择标注团队”:任务类型设置为“指定标注团队”,需在此参数中指定一个团队,同时勾选此团队中某几个成员负责标注。下拉框中将罗列当前账号下创建的标注团队及其成员。 “选择标注接口人”:任务类型设置为“指定标注管理员”,需在所有团队的“Team Manager”中选择一人作为管理员。 “自动将新增图片同步给标注团队”
instruct/bge-large-en-v1.5/bge-base-en-v1.5模型,使用openai启动服务,发送推理请求使用的是接口curl -X POST http://localhost:port/v1/embedding。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数,原生TFServing镜像可以快速启动提供服务,并支持gRPC和HTTP Restful API的访问方式。 Triton是一个高性能推理服务框架,提供HTTP/gRPC等多种服务协议,支持TensorFlow、TensorRT、Py