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max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP
ma-user:100 /var/lib/nginx && \ sed -i "s#/var/run/nginx.pid#/home/ma-user/nginx.pid#g" /etc/init.d/nginx ADD nginx /etc/nginx ADD run.sh /home/mind/
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连接远端开发环境时，一直处于"ModelArts Remote Connect: Connecting to instance xxx..."超过10分钟以上，如何解决？ 问题现象 解决方法 单击“Canel”，并回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。
在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 昇腾多卡训练任务是多进程多卡模式，跑几卡需要起几个python进程。昇腾底层会读取环境变量：RANK_TABLE_FILE，开发环境已经设置，用户无需关注。比如跑八卡，可以如下片段代码： export RANK_SIZE=8
连接远端开发环境时，一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上，如何解决？ 问题现象 原因分析 通过查看日志发现本地vscode-scp-done.flag显示成功上传，但远端未接收到。
training job 日志中有报错，含有“killed”相关字段，例如： RuntimeError: DataLoader worker (pid 38077) is killed by signal: Killed. 日志中有报错“RuntimeError: CUDA out of
如果是client数太多，尤其对于5G以上文件，OBS接口不支持直接调用，需要分多个线程分段复制，目前OBS侧服务端超时时间是30S，可以通过如下设置减少进程数。 # 设置进程数 os.environ['MOX_FILE_LARGE_FILE_TASK_NUM']=1 import moxing as mox
连接远端开发环境时，一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上，如何解决？ 问题现象 VS Code连接远端开发环境时，一直处于"Setting up SSH Host
速度差不多？ 如果用户的代码中训练任务是单进程的，使用Notebook 8核64GB，72核512GB训练的速度是基本一致的，例如用户用的是2核4GB的资源，使用4核8GB，或者8核64GB效果是一样的。 如果用户的代码中训练任务是多进程的，使用Notebook 72核512GB训练速度要优于8核64GB。
ice-%s (pid: %d) has exited with non-zero code: %d' % (fmk.rank_id, fmk.device_id, fmk_process.pid, fmk_process
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