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Turbo状态 原因分析 ModelArts缺少SFS Turbo委托权限导致关联或解除关联失败。 处理方法 需要您给ModelArts配置SFS Turbo委托权限，配置步骤请参考最佳实践的“委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo”章节。 父主题： 资源池
模型转换报错如何查看日志和定位？ 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志，可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后，再重新转换模型，导出对应的日志和dump图进行分析： 报错日志中搜到“not support onnx data type”，表示MindSpore暂不支持该算子。
accuracy_cfgs.yaml eval_dataset: gsm8k_test 样例yaml配置文件结构分为 base块：基础配置块 ModelName块：该模型所需配置的参数，如qwen2.5-7b块 样例截图如下： 开始训练测试，具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试，根据实际情况决定。
情信息。 部署服务并查看详情 在AI应用详情页面，单击右上角“部署>在线服务”，进入服务部署页面，AI应用和版本默认选中，选择合适的“计算节点规格”（例如CPU：2核 8GB），其他参数可保持默认值，单击“下一步”，跳转至服务列表页，当服务状态变为“运行中”，服务部署成功。 单击
#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 确保Notebook内通网，已通网可以跳过这一步，未通网需要配置$config
sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保容器内通网，未通网需要配置$config_proxy_st
在部署为在线服务时，即“部署”页面，填写部署服务相关参数时，开启支持APP认证功能。 针对已部署完成的在线服务，进入在线服务管理页面，单击目标服务名称“操作”列的“修改”按钮，进入修改服务页面开启支持APP认证功能。 图1 部署页面开启支持APP认证功能 选择APP授权配置。从下拉列表中选择您需要
strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。 表4 CustomHooks 参数 是否必选 参数类型 描述 container_hooks 否 ContainerHooks object 容器相关的钩子配置。 表5 ContainerHooks
--api 按照上述配置完参数后，单击右下角的立即创建， 完成AI应用的创建。 图5 填写参数（2） 当AI应用状态变为正常时，表示创建完成。 图6 AI应用创建完成 步骤五 部署服务 单击AI应用名称，进入AI应用详情页，单击部署在线服务。 图7 部署在线服务 填写如下服务部署参数。 名称：
上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 前提条件 已经在OBS上创建好并行文件系统，请参见创建并行文件系统。 已经在obsutil安装和配置，请参见obsutils安装和配置。 准备数据 单击下载动物数据集至本地，并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil cp
object 容器相关的钩子配置。 表6 ContainerHooks 参数 是否必选 参数类型 描述 post_start 否 Config object 启动服务后脚本配置。 pre_start 否 Config object 启动服务前脚本配置。 表7 Config 参数 是否必选
优先排查APIG（API网关）是否是通的，可以在本地使用curl命令排查，命令行：curl -kv {预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙，代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG（API网关）的限制，模型单次预测的时间不能超过40S，超过后系统会默认返回Timeout错误。
结果，最后通过开发环境构建AI应用镜像。 服务运维阶段，先利用镜像构建AI应用，接着部署AI应用为在线服务，然后可在云监控服务（CES）中获得ModelArts推理在线服务的监控数据，最后可配置告警规则实现实时告警通知。 业务运行阶段，先将业务系统对接在线服务请求，然后进行业务逻辑处理和监控设置。
Step6 推理服务的高阶配置（可选） 如需开启以下高阶配置，请在Step3 配置NPU环境时增加需要开启的高阶配置参数。 词表切分 在分布式场景下，默认不使用词表切分能提升推理性能，同时也会增加单卡的显存占用。不建议开启词表并行，如确需使用词表切分，配置以下环境变量。 export
单击Notebook的打开按钮时报“请求超时”错误？ 使用CodeLab时报错kernel restart 使用SSH工具连接Notebook，服务器的进程被清理了，GPU使用率显示还是100% Notebook实例出现“Server Connection Error”错误 父主题： Standard
按照上述配置完参数后，单击右下角的立即创建， 完成AI应用的创建。 图5 填写参数（2） 当AI应用状态变为正常时，表示创建完成。 图6 AI应用创建完成 Step5 部署服务 单击AI应用名称，进入AI应用详情页，单击部署在线服务。 图7 部署在线服务 填写如下服务部署参数。 名称：
可以作为自定义镜像，方便后续使用，并且方便进行分享。 保存镜像时，安装的依赖包（pip包）不丢失，VS Code远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 亮点特性3：预置镜像 - 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Not
G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资
├──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 ├──vllm_ppl.py
├──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 精度评测切换conda环境，确保之前启动服
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