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npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或
encountered 原因分析 由于ECC错误，导致作业运行失败。 处理方法 当ECC错误且计数超过64时，系统会自动隔离故障节点，重启训练作业确认故障是否解决。如果未隔离的节点导致训练作业再次失败或卡死，请联系技术支持处理。 父主题： 业务代码问题
ModelArts提供AI诊断功能，用户可以通过NCCl Test，测试节点GPU状态，并且测试多个节点间的通信速度。 操作步骤 单击资源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”，选择“日志上传路径”和NCCL Test节点，其余参数可保持默认值或根据实际需求修改。 测试使用的最大数据：取值范围[1
在费用中心退订单个实例资源 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”，进入“节点”列表页面。 鼠标移动至节点名称上，复制需要退订的实例ID。 图3 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID，
在CCE集群详情页，选择左侧导航栏的“节点管理”，选择“节点”页签。 在节点列表，单击操作列的“更多 > 查看YAML”查看节点配置信息。 查看节点的yaml文件里“cce.kubectl.kubernetes.io/ascend-rank-table”字段是否有值。 如图所示，表示有值，节点已开启top
训练作业如何收费？ 如果您使用的是公共资源池，则根据您选择的规格、节点数、运行时长进行计费。计费规则为“规格单价×节点数×运行时长”（运行时长精确到秒）。 如果您使用的是专属资源池，则训练作业就不再进行单独计费。由专属资源池进行收费。 父主题： 计费FAQ
训练作业如何收费？ 如果您使用的是公共资源池，则根据您选择的规格、节点数、运行时长进行计费。计费规则为“规格单价×节点数×运行时长”（运行时长精确到秒）。 如果您使用的是专属资源池，则训练作业就不再进行单独计费。由专属资源池进行收费。 父主题： 计费相关
在Workflow中使用大数据能力（DLI/MRS） 功能介绍 该节点通过调用MRS服务，提供大数据集群计算能力。主要用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时，可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MRS服务下查看自
资源超分对Notebook实例有什么影响？ Notebook超分，是指一个节点中CPU、内存共享的场景。为了充分利用资源，在专属池中存在超分情况。 举例：一个专属池中有1个8U64G的CPU节点，如创建2U8G规格的Notebook，因为超分最多可启动 8U/(2U*0.6)= 6
服务，提升了推理在线服务的恢复速度。 约束限制 仅支持使用Snt9b资源的同步在线服务。 只支持针对整节点资源复位，请确保部署的在线服务为8*N卡规格，请谨慎评估对部署在该节点的其他服务的影响。 开启故障自动重启 用户可以在部署在线服务任务时，勾选“高级选项”的“现在配置”，可以
控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待训练状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，完成相关参数配置。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版
问题现象 用户进程被Kill表示用户进程因外部因素被Kill或者中断，表现为日志中断。 原因分析 CPU软锁 在解压大量文件可能会出现此情况并造成节点重启。可以适当在解压大量文件时，加入sleep。比如每解压1w个文件，就停止1s。 存储限制 根据规格情况合理使用数据盘，数据盘大小请参考训练环境中不同规格资源大小。
在训练作业详情页面，单击“资源占用情况”页签查看计算节点的资源使用情况，最多可显示最近三天的数据。在“资源占用情况”窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。 操作二：单击图例“cpuUsage”、“
在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。
项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 双击“数据标注”节点，单击实例详情按钮，打开数据标注页面。 文本分类的数据标注
在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。
训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。
Cluster） ModelArts Edge 为客户提供了统一边缘部署和管理能力，支持统一纳管异构边缘设备，提供AI应用部署、Al应用和节点管理、资源池与负载均衡、应用商用保障等能力，帮助客户快速构建高性价比的边云协同AI解决方案。 适用于边缘部署场景。 ModelArts Edge是白名单功能，如果有试用需求，请提工单申请。
可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch
可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
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