問：您好，麻煩幫我開一下22端口和8811端口，謝謝,開22端口和8811端口
答：您好， linux 請參考http://www.shinetop.cn/faq/list.asp?unid=2329 放行 ，
如需我司協助放行，請提供服務器登錄賬戶密碼以及服務器ip ，同時我司將扣除一次服務器免費金牌服務 ，
非常感謝您長期對我司的支持,謝謝！
問：127.0.0.1寶塔管理后臺的初始登錄名為【cp】，密碼為【wlgw8YjS4c】
答：您好，未查詢到您提供的ip 地址，請重新核實并提交 ，
非常感謝您長期對我司的支持,謝謝！
問：
答：您好，已經通過寶塔后臺進行放行 ，
非常感謝您長期對我司的支持,謝謝！
問：謝謝
答：您好，不客氣的，
非常感謝您長期對我司的支持,謝謝！
問：我的網站ask.12333sb.com 怎么打不開了？麻煩給看看，謝謝~
答：您好，查看報500 錯誤， 請檢查站點或程序設置，
建議開啟程序調試模式分析下報錯，如需我司協助排查，請提交正確維護工單類型，主機租用vps、云主機–>站點設置–>站點權限配置有誤等造成網站打不開，常規問題排查（一個站點） ，并請提供正確服務器用戶名密碼 ，
非常感謝您長期對我司的支持,謝謝！
問：最開始租用的是4核/16G內存，使用是正常的。升級到32G內存，也是正常的。升級到16核，執行報錯
[1] instruction (core dumped) gmm_concat.py
答：您好，目前看您已經降級回去了,沒有看到這個報錯,請核實下,這個錯誤有可能是升級后, 構架的問題引起,如果需要16核,可以升級后我們嘗試更改vcpu構架測試,非常感謝您長期對我司的支持!
問：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}/${MODEL_NAME} "$@"
還是有問題，這個在4核升級前也是好的
問：AVX這個cpu指令集是不是在4核的時候存在，在16核機器上就沒有了？
問：我剛才降回4核，重裝系統也不解決問題，應該是cpu是不同的，我需要有AVX指令的cpu才能跑程序
答：您好
我們已經做了調整,請您再試下,若有問題,請反饋下 ,非常感謝您長期對我司的支持.由此給您帶來的不便之處,敬請原諒!謝謝!
問：還是一樣的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
已再次調整,請再試下,若還不行,請提供下服務器密碼以及在服務器中具體的測試訪問,我們測試處理,,非常感謝您長期對我司的支持.由此給您帶來的不便之處,敬請原諒!謝謝!
問：依然不行。算了，我租的
問：不支持AVX的都是老款cpu。但是你們前面4合的都是沒有問題的。只要有一個cpu不支持程序就啟動不了https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/30114
答：您好，從4核升級到16核,物理cpu并沒有發生過變化,宿主機的物理cpu是一樣的型號,升級到時,是相當于2個物理cpu,8核心,或者4個物理cpu4核心而已,并且也沒有出現" instruction (core dumped) gmm_concat.py"這個錯誤, 目前報錯是找不到模塊,核實您服務器裝了多個版本的,請參看https://www.cnblogs.com/yiyezhouming/p/.html 教程添加引用路徑試下,非常感謝您長期對我司的支持!
問：cat /proc/cpuinfoprocessor : 0
我的mac上是這樣的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，調整了,您再看下,非常感謝您長期對我司的支持!
三五互聯（35.com）是經工信部、ICANN、CNNIC認證審批，持有ISP、云牌照、IDC、CDN、頂級域名注冊商等全業務資質的正規老牌服務商，自成立至今20余年專注于域名注冊、虛擬主機、云服務器、企業郵箱、企業建站等互聯網基礎服務！
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