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0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大，会占用过多显存，影响
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
关于Ant8裸金属服务器的购买，可以在华为云官网提工单至ModelArts云服务， 完成资源的申请。 步骤1 安装模型 安装Megatron-DeepSpeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器。具体登录方式请参见SSH密钥方式登录裸金属服务器。 拉取pyto
IDL中的WebSocket API由W3C标准化。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。 前提条件
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大，会占用过多显存，影响
0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大，会占用过多显存，影响kvcache的空间。
将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘 本文介绍了如何将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘上。这样重启Notebook实例后，Conda环境不会丢失。 步骤如下: 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
<密钥相对路径> -p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用，排查3。 在VS Code Terminal里执行如下检查网络。如果网络异常，请执行命令检查端口。 curl -kv telnet://<域名/ip>:<port> 端口有问题，请联系技术支持。
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
U。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GPU编号
<密钥相对路径> -p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用，排查3。 在VS Code Terminal里执行如下检查网络。如果网络异常，请执行命令检查端口。 curl -kv telnet://<域名/ip>:<port> 端口有问题，请联系技术支持。
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。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_ev
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。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_ev
准备一台具有Docker功能的机器，如果没有，建议申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP，并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本，方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同ECS服务器上的操作，请参考本案例。 登录ECS控制台，购买弹性云服务器，镜像选择“公共镜像”，推荐使用ubuntu18
e的block大小，推荐设置为128。当前仅支持64和128。 --host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，默认为None，举例：参数可以设置为0.0.0.0。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memor
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