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GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
DistributedDataParallel(Net().cuda()) ### DistributedDataParallel End ### 多节点分布式调测适配及代码示例 在DistributedDataParallel中，不同进程分别从原始数据中加载batch的数据，最终将各个进程的梯度进行平均作为
标注”页面下。 针对标为“难例”的图片，您可以根据实际情况判断，手工修正标签。详细操作及示例请参见•针对“图像分类”数据集。 物体检测标注作业 在“待确认”页面，单击图片查看标注详情，查看标签及目标框是否准确，针对标注准确的图片单击“确认标注”完成智能标注结果的确认。确认完成后的图片将被归类至“已标注”页面下。
Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x
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Gallery仓库的存储空间。 在资产详情页，选择“设置”页签。 在“删除资产”处，单击“删除”按钮，确认后资产将被删除。 删除操作不可撤销，执行此操作后该资产及相关文件将被永久删除，请谨慎操作。 父主题： 发布和管理AI Gallery镜像
示。 图2 JupyterLab主页 不同AI引擎的Notebook，打开后Launcher页面呈现的Notebook和Console内核及版本均不同，图2仅作为示例，请以实际控制台为准。 单击Launcher页面的“Performance Advisor”图标，界面将如下图所示
什么是ModelArts ModelArts是华为云提供的一站式AI开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开
查看ModelArts模型事件 创建模型的（从用户可看见创建模型任务开始）过程中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应模型的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解创建模型过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括： 事件类型 事件信息（“XXX”表示占位符，以实际返回信息为准）
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库，快速查看及编辑内容，并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中，选择一个实例，
E操作类型的接口就不需要消息体，消息体具体内容需要根据具体接口而定。 对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中user_name为用户名，domain_name为用户所属的
#原始权重/tokenizer目录，用户手动创建，用户根据实际规划目录修改，后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径，用户可根据实际自行规划，无需手动创建，此路径对应表1表格中output_dir参数值 |── saved_dir_for_output_lf
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登录ModelArts管理控制台，进入“模型部署 >在线服务”页面，单击“部署”，跳转至在线服务部署页面。 完成服务的配置，部分配置如下： 选择模型及版本：选择使用镜像创建模型创建完成的模型及版本 升级为WebSocket：打开开关 图2 升级为WebSocket 单击“下一步”，确认配置后“提交”，完成在线
Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传，并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转，系统先将文件上传OBS（对象桶或并行文件系统），然后从OBS
载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 ${image_name} 为
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