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目前仅支持自定义镜像导入模型，部署的服务支持高速访问通道。
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模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
当为自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。该样例请参考请求示例。 create_time Long 模型的创建时间。 engine_id Long 模型的引擎ID。 engine_name String 模型的引擎名称。
${image_name}：Step3 制作推理镜像构建的推理镜像名称。 ${node-path}：节点自定义目录，该目录下包含pod配置文件config.yaml和推理服务启动脚本run_vllm.sh，run_vllm.sh内容见Step3 创建服务启动脚本。
[ascend_context] precision_mode= preferred_fp32 模型转换 在ModelArts开发环境中，通过对应的转换预置镜像，直接执行对应的转换过程，对应的转换和评估工具都已经预置了最新版本，详细介绍请见使用说明。
批量任务中调用的推理接口，即模型镜像中暴露的REST接口，需要从模型的config.json文件中选取一个api路径用于此次推理；如使用ModelArts提供的预置推理镜像，则此接口为/。 mapping_type 否 String batch服务类型必选。
模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
为什么专属资源池需要增加CCE、BMS、IMS、DEW相关授权？ 专属资源池能力升级，新上线ModelArts Lite功能，这项功能需要用户授权允许ModelArts访问云容器引擎服务CCE、裸金属服务BMS、镜像服务IMS和密钥管理服务DEW。
(..., recursive=False) tf.gfile.ListDirectory os.makedirs mox.file.make_dirs tf.gfile.MakeDirs os.mkdir mox.file.mk_dir tf.gfile.MkDir os.path.exists
image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。 annotations Map<String,String> 注解信息，可扩展字段，缺省值为NULL。
import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 默认的显示等级，显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示warning和Error os.environ
", "os.modelarts/workspace.id" : "0", "os.modelarts/resource.id" : "maos-auto-pool-os-72w8d" }, "annotations" : {
在Notebook中打开terminal，可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE： 1 env | grep RANK 在训练作业中，您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码，把RANK_TABLE_FILE的值打印出来： 1 os.system('env | grep
" : "2022-09-16T03:10:40Z", "labels" : { "os.modelarts/name" : "auto-pool-os", "os.modelarts/workspace.id" : "0", "os.modelarts
import os os.environ['PS_VERBOSE'] = '2' os.environ['PS_RESEND'] = '1' 其中，“os.environ['PS_VERBOSE'] = '2'”为打印所有的通信信息。
" : "2022-09-16T03:10:40Z", "labels" : { "os.modelarts/name" : "auto-pool-os", "os.modelarts/workspace.id" : "0", "os.modelarts
" : "2022-09-16T03:10:40Z", "labels" : { "os.modelarts/name" : "auto-pool-os", "os.modelarts/workspace.id" : "0", "os.modelarts
/name" : "pool-001", "os.modelarts/workspace.id" : "0" }, "annotations" : { "os.modelarts/description" : "", "os.modelarts
选择任意镜像如PyTorch，创建一个2U8GB CPU规格（如果CPU资源充足，建议创建8U32G的分析环境）的notebook开发环境。在notebook中使用performance advisor插件进行性能分析，源数据选择OBS并指定profiling所在的OBS路径。
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