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在Cherry Studio客户端左下角,单击设置图标,在“模型服务”中单击“添加”。 图4 添加提供商 在“添加提供商”对话框,配置提供商名称和提供商类型,然后单击“确定”。
原因分析 出现该问题的可能原因如下: 对应python包使用错误,该python包确实没有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新,导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题,后面一直有此问题,则考虑是此原因。
同时wss只支持客户端对服务端的单向认证,不支持服务端对客户端的双向认证。
同时wss只支持客户端对服务端的单向认证,不支持服务端对客户端的双向认证。
─ autosmoothquant_ascend.txt #基于开源autosmoothquant适配过NPU的patch脚本 ├── build.sh #推理构建脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖
Standard推理部署 ModelArts Standard推理服务访问公网方案 端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 使用自定义引擎在ModelArts Standard创建模型 使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到
创建Notebook实例 功能介绍 创建Notebook实例,可以根据您指定的实例规格,不同AI引擎镜像,存储等相关参数,为您创建一个Notebook,您可以通过网页和SSH客户端访问Notebook实例。
经典案例:在线服务预测报错MR.0105 出现其他情况,优先检查客户端和外部网络是否有问题。 以上方法均未解决问题,请联系系统管理员。 父主题: 服务预测
使用AppCode认证鉴权方式进行在线预测 场景描述 APPcode认证是一种简易的API调用认证方式,通过在HTTP请求头中添加参数X-Apig-AppCode来实现身份认证,无需复杂的签名过程,适合于客户端环境安全可控的场景,如内网系统之间的API调用。
*” 如何安装第三方包,安装报错的处理方法 下载代码目录失败 训练作业日志中提示“No such file or directory” 训练过程中无法找到so文件 ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错 训练输出路径被其他作业使用 PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError
图1 Notebook中上传下载OBS文件 使用OBS客户端上传文件的操作指导:上传文件 方法一:在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架,构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上,使用
Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts标注系统生成。 Manifest文件名没有特殊要求,可以为任意合法文件名。 父主题: Manifest管理
在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业? 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库? 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕? 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数?
python test.py 图2 部署在线服务 在XShell中新建一个终端,参考步骤5~7进入容器,该容器为客户端。执行以下命令验证自定义镜像的三个API接口功能。当显示如图所示时,即可调用服务成功。
客户端可以随时再次提交该请求而无需进行任何更改。 409 Conflict 服务器在完成请求时发生冲突。 返回该状态码,表明客户端尝试创建的资源已经存在,或者由于冲突请求的更新操作不能被完成。 410 Gone 客户端请求的资源已经不存在。
├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖
原因分析 根据SFS客户端日志分析出现问题的时间点发现,SFS盘连接的客户端个数较多,在问题的时间点并发读取数据,I/O超高;当前SFS服务端的机制是:当SFS盘的性能到上限时,就会IO排队。
├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖
├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖
├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖