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GPU A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试？ 场景描述 本文主要指导如何在GPU A系列裸金属服务器上测试RoCE性能带宽。 前提条件 GPU A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。（网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20
NPU：Docker容器环境检测 NpuContainerEnvSystem 重要 Docker不可用 确认docker软件是否正常 无法使用docker软件 重要 容器插件Ascend-Docker-Runtime未安装 安装容器插件Ascend-Docker-Runtime，否则影响容器使用昇腾卡
pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.905-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E 如果没有软件下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
"在线服务的调用地址" # 认证用的app_key和app_secret硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以app_key和app_secret保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例
的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8
华为方技术支持。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。
Cluster资源池如何进行NCCl Test？ ModelArts提供AI诊断功能，用户可以通过NCCl Test，测试节点GPU状态，并且测试多个节点间的通信速度。 操作步骤 单击资源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”，选择“日志上传路径”和NCCL
URL：在线服务的URL为服务详情页，调用指南页签中获取的“API接口公网地址”截取域名之后的地址部分。 图1 获取URL 使用图形界面的软件、curl命令、Python语言等多种方式访问在线服务。可参考通过Token认证的方式访问在线服务。 父主题： 访问在线服务支持的访问通道
地址{image_url}获取请参见表2。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-xxx.zip到容器中，包获取路径请参见表1。
url = "在线服务的调用地址" # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境
Snt9b单卡规格，配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测 ModelArts提供了面向推理迁移工作的预置镜像，其中包含了最新商用版驱动、昇腾软件开发库，迁移工具链等。预置镜像可以做到即开即用，用户也可以基于预置镜像构建自定义环境内容。 ModelArts支持的昇腾迁移预置镜像如下：
华为方技术支持。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.911版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.3版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。
使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 资源规格推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite k8s Cluster和昇腾Snt9B资源。
应为“obs://xxx-project/data”，（此路径后面标记为输入路径）。 安装VS Code插件并登录 本地打开VS Code软件，单击左侧导航栏的图标，将插件包拖入到扩展区空白处，即可自动安装。 待左侧导航出现图标，表示插件安装完成。 图1 安装VS Code插件 创建训练作业
服务无CES监控数据，不支持完整的端到端服务运维设置。 实施步骤 以出行场景的司乘安全算法为例，介绍使用ModelArts进行流程化服务部署和更新、自动化服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型，使用自定义镜像构建成ModelArts Standa
地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.906-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.906-xxx.zip到主机中，包获取路径请参见表2。
请按以下步骤排查。 解决方案 排查/home/ma-user权限，建议将该目录权限设置为755或750，权限不能过于宽松，以保证用户隔离和安全。修改方法如下。 chomd 755 /home/ma-user chomd 750 /home/ma-user 排查密钥是否是和实例绑定的一致。
性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试，其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中，与精度测试不同，并不需要用户指定对应的输入（inDataFile）和输出的标杆数据（benchmarkDataFile），benchmark工具会随机生成一个输
# nerdctl 工具查看 nerdctl --namespace k8s.io image list Step3 制作推理镜像 获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
在部署推理服务页面完成参数配置。 表1 部署推理服务 参数 子参数 说明 推理服务设置 服务名称 必填项，自定义一个在线推理服务的名称。 支持1~30个字符。 安全认证 支持“公开”和“AppCode认证”。 公开：无需认证，API地址可被公开访问。 AppCode认证：需使用有效的AppCode进行
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