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sh文件会安装必要的依赖包以及下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码。若Notebook环境挂载了SFS Turbo，则源码文件会下载至SFS Turbo中。最后选择Notebook中“保存镜像”，则可以得到新的镜像环境。 若用户希望修改源码，则需要在Notebook环境中直接访问并编辑源码文件。
return region_id def gen_collect_gpu_log_shell(self): collect_gpu_log_shell = "nvidia-bug-report.sh" return collect_gpu_log_shell
"temperature": 0, "ignore_eos": false, "stream": false }' 执行推理参考 配置服务化参数。Ascend vllm使用该特性需参考表1，其它参数请参考启动推理服务。 启动服务。具体请参考启动推理服务。 精度评
service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
您可以通过任选以下方式获取model参数值。 从表2的“model参数值”列获取。 在预置服务-商用服务页签的服务名称右侧，单击图标，在“model参数”列查看取值。更多信息，请参见在ModelArts Studio（MaaS）预置服务中开通商用服务。 支持模型列表 表2 支持模型列表 模型系列 模型版本 支持地域
步骤3.2：启动在线推理 详细启动服务与请求方式参考OpenAI服务API接口启动方式：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 推荐通过OpenAI服务的API接口启动推理，单机单卡和单机多
service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
e效果增强，会对精度造成轻微影响。 turbo_mode：加速模式。支持 "faiz","next_faiz" 模式，默认为"default"不启用。推荐使用 next_faiz 模式，达到最高性能。不设置此参数时，表示不启用加速模式。turbo_mode加速模式能加速视频推理，但会对精度造成轻微影响。
名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，如需部署为批量服务或边缘服务，可在“模型管理
systemctl status buildkitd 若buildkitd的服务运行状态如下图所示，则表示服务运行成功。使用Ctrl+C即可退出查看状态。 Step2 获取推理镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 containerd
开启超节点HCCL通信算子级重执行机制 场景描述 针对Snt9B23超节点下光模块故障率高的问题，通过在HCCL通信算子级引入重执行机制，提升系统的稳定性和可靠性。 HCCL（Huawei Collective Communication Library，华为集合通信库）是华为专为昇
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
print(error) print(table) return func(*args, **kwargs) return wrapper 执行pynvml命令。 nvidia-ml-py3可以直接查询nvml c-lib库
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
imread('图片路径') plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title('my picture') plt.show() 父主题： 代码运行故障
U工作情况： 通过输入“nvidia-smi”命令，查看GPU工作是否异常。 通过输入“nvidia-smi -q -d TEMPERATURE”命令， 查看TEMP参数是否存在异常， 如果温度过高，会导致训练性能下降。 父主题： 训练作业性能问题
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
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