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服务配置（如果是共享过来的服务，只返回model_id ，model_name，model_version） access_address String 推理请求的访问地址，当infer_type为real-time时会返回此值 invocation_times Number 服务的总调用次数。 failed_times
dev_services Array of strings 镜像支持的服务。枚举值如下： NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜
Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。
etions"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。 图1 API接口公网地址 --app-code：获取方式见访问在线服务（APP认证）。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。若服务部署在Notebook中
对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎PyTorch1
挂载到服务的密钥列表，不设置此参数表示不更新 priority 否 Integer 抢占优先级，取值范围[1， 3]，通过设置优先级保障高优先级的业务调度。infer_type为real-time、batch时支持抢占优先级设置。 表4 Schedule 参数 是否必选 参数类型 描述 duration
Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 请求示例 查询资源池列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { } 响应示例
准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。
Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台，进入“开发空间> Notebook”页面，创建MindSpore引擎的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开 ”，在线打开运行中的开发环境。 Step2 上传Summary数据
推荐采用相对导入方式导入自定义包。 customize_service.py依赖的其他文件可以直接放model目录下，需要采用绝对路径方式访问。绝对路径获取请参考绝对路径如何获取。 ModelArts针对多种引擎提供了样例及其示例代码，您可以参考样例编写您的配置文件和推理代码，详
0：正常 1：一般告警 2：重要告警 3：紧急告警 instance_id，npu Snt3P 300IDuo Snt9B Snt9C 2 npu_driver_health NPU驱动健康状况 NPU卡的驱动的健康状况 - 0：正常 3：紧急告警 instance_id，npu 3
credential.csv文件内容 AK/SK生成步骤： 登录管理控制台。 单击右上角的用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”。 下载密钥，并妥善保管。 准备租户名ID和IAM用户名ID，用于OBS桶配置。 将您的租户名ID和IAM用户名ID提供
确保容器可以访问公网。 步骤一：准备环境 请参考Lite Server资源开通，购买Lite Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
String 在线服务实例部署的虚拟私有云ID，默认为空，此时ModelArts会为每个用户分配一个专属的VPC，用户之间隔离；如需要在服务实例中访问名下VPC内的其他服务组件，则可配置此参数为对应VPC的ID。 VPC一旦配置，不支持修改。当vpc_id与cluster_id一同配置时，只有专属集群参数生效。
大于100MB的文件需要先从Notebook中上传到OBS，再从OBS下载到本地，具体操作如下： 打开Python运行环境。 以下图为例，在Launcher页面的Notebook区域，单击“python-3.7.10”。请您以实际环境为准。 图2 打开Python运行环境 使用MoXing将目标文件从Notebook上传到OBS中。
镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Lite Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.1.0 确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.909版本相对于6.3.908版本新增如下内容： 文档中新增对Llama3.1的适配。 ModelLink框
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。
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