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储硬盘资源，以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
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在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务，服务处于运行中状态，预测时报错：{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面
通过提供针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts样例，方便您快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 个人用户权限配置 个人用户快速配置ModelArts访问权限 企业用户权限配置 配置ModelArts基本使用权限 专属资源池训练上云实践 Standard专属资源池训练 06 AI全流程
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
Lite Server GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？ GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed
部署上线时，出现错误 在部署上线前，您需要基于训练后的模型编写配置文件和推理代码。 如果您的模型存储路径下，缺少配置文件“confi.json”，或者缺少推理代码“customize_service.py”时，将出现错误，错误信息如下图所示。 解决方案： 请参考模型包规范写配置文
当模型“状态”变成“创建成功”时，表示模型创建完成。 图4 查看我的模型状态 步骤2：部署模型服务 “llama3.1”模型创建成功后，在我的模型列表，单击操作列的“部署”，进入部署模型服务页面。 在部署模型服务页面，完成创建配置。 图5 资源设置 表2 部署模型服务 参数 说明 取值样例 服务设置 服务名称 自定义模型服务的名称。
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
务可以正常部署成功。 如果三次重试后依然没有足够的资源，则本次服务部署失败。参考以下方式解决： 如果是在公共资源池部署服务，可等待其他用户释放资源后，再进行服务部署。 如果是在专属资源池部署服务，在满足模型需求的前提下，尝试选用更小的容器规格或自定义规格，进行服务部署； 如果当前
说明。 bf16，配置以下参数。 bf16: true fp16，相比bf16还需配置loss scale参数，配置如下。 设置fp16为True。 fp16: true 修改deepspeed的"loss_scale"参数，配置如下。 修改ZeRO优化器配置文件，如ZeRO2命令如下。
说明。 bf16，配置以下参数。 bf16: true fp16，相比bf16还需配置loss scale参数，配置如下。 设置fp16为True。 fp16: true 修改deepspeed的"loss_scale"参数，配置如下。 修改ZeRO优化器配置文件，如ZeRO2命令如下。
Lite Server资源管理 查看Lite Server服务器详情 启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换Lite Server服务器操作系统 监控Lite Server资源 NPU日志收集上传 释放Lite Server资源
图2 模型的自定义镜像制作场景二 场景三：预置镜像既不满足软件环境要求，同时需要放入模型包，新的镜像超过35G，在服务器（如ECS）上制作。具体案例参考在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理。 图3 模型的自定义镜像制作场景三 约束限制 自定义镜像中不能包含恶意代码。
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