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的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 随后可通过以下两种方式，将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。
的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 随后可通过以下两种方式，将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。
数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs 5 \ --parallel-num
表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费 按照订单的购买周期结算。 后付费 按照云服务器实际使用时长计费。 计费周期 按订单的购买周期计费。 秒级计费，按小时结算。 适用计费项 计算资源 计算资源、云硬盘 适用资源池 专属资源池
ModelArts训练好后的模型如何获取？ 如何查看训练作业的资源占用情况？ 更多 Lite Server 哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？ 更多 开发环境 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多？
vpcep_service_name String VPC访问通道vpcep终端节点服务名称。 service_port Integer VPC访问通道的端口。 状态码：401 表6 响应Header参数 参数 参数类型 描述 X-Request-Id String 链路追踪ID
s申请更多资源。 图5 报错信息 ECS、BMS节点创建失败？ 查看资源池失败报错信息： 包含错误码，如：Ecs.0000时，可查看弹性云服务器 ECS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。 包含错误码，如：BMS.0001时，可查看裸金属服务器 BMS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。
tp://${docker_ip}:8080/generate。此处的${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，端口号8080来自前面配置的服务端口。 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。 is_devserver：
启动推理服务之前检查卡是否被占用、端口是否被占用，是否有对应运行的进程 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。启动后容器默认端口是8080。
vllm、mindspore等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。
}/ComfyUI python main.py --port ${port} --force-fp16 --listen ${container_ip_address} 参数说明： port：为启动镜像时映射port container_ip_address：为容器IP，如上图的172
数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs 5 \ --parallel-num
数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs 5 \ --parallel-num
数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs 5 \ --parallel-num
-chat。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
--backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip} --port ${port} --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5 --num-scheduler-steps
NGPUS_PER_NODE="$MA_NUM_GPUS" # self-define, it can be changed to >=10000 port MASTER_PORT="39888" # replace ${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py to the actutal
x86_64架构的主机，操作系统使用Ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18
x86_64架构的主机，操作系统使用Ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18
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