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限制，同时为了保证推理服务可以稳定运行在合理区间，ModelArts将限流值设定在一个较高区间。 处理办法 降低API的流量，如果确有超高并发的需求，请提工单处理。 父主题： 服务预测
启动探针，则默认状态为成功Success。 就绪探针：用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败，即实例未准备好，会从服务负载均衡的池中剔除该实例，不会将流量路由到该实例，直到探测成功。 存活探针：用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败，即应用程序不健康，将会自动重启实例。
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
console的预测页签进行的预测，由于console的网络链路的不同，此时要求请求体的大小不超过8MB。 因此，尽量避免请求体大小超限。如果有高并发的大流量推理请求，请提工单联系专业服务支持。 父主题： Standard推理部署
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
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-W4A16两种压缩策略。 表1 压缩策略的适用场景 压缩策略 场景 SmoothQuant-W8A8 长序列的场景 大并发量的场景 AWQ-W4A16 小并发量的低时延场景 更少推理卡数部署的场景 约束限制 表2列举了支持模型压缩的模型，不在表格里的模型不支持使用MaaS压缩模型。
tft（time to first token）、P90_tpot(time per output token)时延。在短输入、短输出且高并发的场景优势明显。 约束限制 该特性不能和PD分离、Prefix Cache、KV Cache量化特性、multi-lora特性同时使用。
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在ECS桌面单击“复制粘贴”，使用快捷键“Ctrl+V”将命令粘贴至窗口中并单击“发送”，将复制的命令发送至命令行窗口，如下图所示。 图3 复制粘贴按钮 图4 粘贴并发送安装命令 登录弹性云服务器。根据需要选择登录方式，具体操作请参考登录弹性云服务器 。 执行如下命令安装libfontconfig1。 sudo
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
Multi-step 一次调度多次推理，降低调度上的cpu-overhead。 量化 W4A16-AWQ、GPTQ 权重Int4量化，降低显存消耗和时延。小并发时延提升80%，精度损失2%以内。 W8A8-smoothQuant 权重Int8量化，降低显存消耗，吞吐提升30%；精度损失1.5%以内。
【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告 【下线公告】华为云ModelArts算法套件下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版训练管理下线公告
可能为多个进程或者worker读写同一个文件。如果使用了SFS，则考虑是否多个节点同时写同一个文件。分析代码中是否存在多进程写同一文件的情况。建议避免作业中存在多进程，多节点并发读写同一文件的情况。 检查报错的路径是否为OBS路径 使用ModelArts时，用户数据需要存放在自己OBS桶中，但是训练代码运行过程中不能使用OBS路径读取数据。
分布式训练功能介绍 ModelArts提供了如下能力： 丰富的官方预置镜像，满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境，并保存使用。 丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/J
"description" : "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services"
个基本物理卷写入。条带化是指创建逻辑卷时指定条带化，当实际写入数据时会将连续的数据分成大小相同的块，然后依次存储在多个物理卷上，实现数据的并发读写从而提高读写性能。条带化模式的存储池不支持扩容。 数据盘：部分规格支持“添加普通数据盘”，挂载多个数据盘到资源池中。支持设置数据盘的“磁盘类型”、“大小”和“数量”。
- CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码，以及日常运行过程中CPU的占用率（占用多少个核心），以及使用CPU计算的业务功能说明和并发机制。 - 是否有Linux内核驱动 是否有业务相关的Linux内核驱动代码。 - 依赖第三方组件列表 当前业务依赖的第三方软件列表（自行编译的第三方软件列表）。
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