问：您好，麻烦帮我开一下22端口和8811端口，谢谢,开22端口和8811端口
答：您好， linux 请参考https://www.35.com/faq/list.asp?unid=2329 放行 ，
如需我司协助放行，请提供服务器登录账户密码以及服务器ip ，同时我司将扣除一次服务器免费金牌服务 ，
非常感谢您长期对我司的支持,谢谢！
问：127.0.0.1宝塔管理后台的初始登录名为【cp】，密码为【wlgw8YjS4c】
答：您好，未查询到您提供的ip 地址，请重新核实并提交 ，
非常感谢您长期对我司的支持,谢谢！
问：
答：您好，已经通过宝塔后台进行放行 ，
非常感谢您长期对我司的支持,谢谢！
问：谢谢
答：您好，不客气的，
非常感谢您长期对我司的支持,谢谢！
问：我的网站ask.12333sb.com 怎么打不开了？麻烦给看看，谢谢~
答：您好，查看报500 错误， 请检查站点或程序设置，
建议开启程序调试模式分析下报错，如需我司协助排查，请提交正确维护工单类型，主机租用vps、云主机–>站点设置–>站点权限配置有误等造成网站打不开，常规问题排查（一个站点） ，并请提供正确服务器用户名密码 ，
非常感谢您长期对我司的支持,谢谢！
问：最开始租用的是4核/16G内存，使用是正常的。升级到32G内存，也是正常的。升级到16核，执行报错
[1] instruction (core dumped) gmm_concat.py
答：您好，目前看您已经降级回去了,没有看到这个报错,请核实下,这个错误有可能是升级后, 构架的问题引起,如果需要16核,可以升级后我们尝试更改vcpu构架测试,非常感谢您长期对我司的支持!
问：p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #000000}
span.s1 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures}docker run -p 8501:8501 –mount type=bind,source=/opt/predict-models,target=/models -t tensorflow/serving –model_config_file=/models/model_config.conf/usr/bin/tf_serving_entrypoint.sh: line 3: 6 instruction (core dumped) tensorflow_model_server=demo_api_port=8501 –model_name=${MODEL_NAME} –model_base_path=${MODEL_BASE_PATH}/${MODEL_NAME} "$@"
还是有问题，这个在4核升级前也是好的
问：AVX这个cpu指令集是不是在4核的时候存在，在16核机器上就没有了？
问：我刚才降回4核，重装系统也不解决问题，应该是cpu是不同的，我需要有AVX指令的cpu才能跑程序
答：您好
我们已经做了调整,请您再试下,若有问题,请反馈下 ,非常感谢您长期对我司的支持.由此给您带来的不便之处,敬请原谅!谢谢!
问：还是一样的p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #000000}
p.p2 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #39c026}
span.s1 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures; color: #39c026}
span.s2 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures}
span.s3 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures; color: #5620f4}
span.s4 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures; color: #000000}serving@ebs-70370:/opt/model$ gmm_concat.py instruction (core dumped)serving@ebs-70370:/opt/model$ p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #000000}
span.s1 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures}/usr/bin/tf_serving_entrypoint.sh: line 3: 6 instruction (core dumped) tensorflow_model_server=demo_api_port=8501 –model_name=${MODEL_NAME} –model_base_path=${MODEL_BASE_PATH}/${MODEL_NAME} "$@"
答：您好
已再次调整,请再试下,若还不行,请提供下服务器密码以及在服务器中具体的测试访问,我们测试处理,,非常感谢您长期对我司的支持.由此给您带来的不便之处,敬请原谅!谢谢!
问：依然不行。算了，我租的
问：不支持AVX的都是老款cpu。但是你们前面4合的都是没有问题的。只要有一个cpu不支持程序就启动不了https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/30114
答：您好，从4核升级到16核,物理cpu并没有发生过变化,宿主机的物理cpu是一样的型号,升级到时,是相当于2个物理cpu,8核心,或者4个物理cpu4核心而已,并且也没有出现" instruction (core dumped) gmm_concat.py"这个错误, 目前报错是找不到模块,核实您服务器装了多个版本的,请参看https://www.cnblogs.com/yiyezhouming/p/.html 教程添加引用路径试下,非常感谢您长期对我司的支持!
问：cat /proc/cpuinfoprocessor : 0
我的mac上是这样的p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #000000}
span.s1 {font-variant-ligatures: no-common-ligatures}machdep.cpu.features: FPU VME DE PSE TSC MSR PAE MCE CX8 APIC SEP MTRR PGE MCA CMOV PAT PSE36 CLFSH DS ACPI MMX FXSR SSE SSE2 SS HTT TM PBE SSE3 DTES64 MON DSCPL VMX EST TM2 SSSE3 FMA CX16 TPR PDCM SSE4.1 SSE4.2 MOVBE AES PCID XSAVE SEGLIM64 AVX1.0 F16Cmachdep.cpu.leaf7_features: TSC_THREAD_OFFSET BMI1 AVX2 SMEP BMI2 ERMS FPU_CSDS IBRS STIBP L1DF SSBD可以看到AVX2
答：您好，调整了,您再看下,非常感谢您长期对我司的支持!
三五互联（35.com）是经工信部、ICANN、CNNIC认证审批，持有ISP、云牌照、IDC、CDN、顶级域名注册商等全业务资质的正规老牌服务商，自成立至今20余年专注于域名注册、虚拟主机、云服务器、企业邮箱、企业建站等互联网基础服务！
截止目前，已经为超过2000万个域名提供了注册、解析等服务，是中国五星级域名注册注册商！已为超过50万个网站提供了高速稳定的云托管服务，获评中国最受用户喜欢云主机服务商。
三五互联提供全方位7X24H专业售后支撑，域名注册特价1元起，高速稳定云主机45元起，更多详情请浏览三五互联官网：https://www.35.com/
