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USE_VOCAB_PARALLEL=1 #打开词表切分开关 unset USE_VOCAB_PARALLEL #关闭词表切分开关 配置后重启服务生效。 Matmul_all_reduce融合算子。 使用Matmul_all_reduce融合算子能提升全量推理性能；该算子要求驱动和固件版本为Ascend
生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入模型时，需要支持动态调整租户存储配额；模型加载、启动慢，部署时需要灵活的超时配置；当负载异常重启，模型需要重新加载，服务恢复时间长的问题亟待解决。 为了应对如上诉求，ModelArts推理平台针对性给出解决方案，用于支持大模型场景下的模型管理和服务部署。
-aux查到的进程号， 使用kill -9强制关闭进程。 sudo kill -9 <进程ID> 方法2： 如果方法1执行后无法消除D+进程， 请尝试重启服务器。 父主题： Lite Server
在Notebook实例中运行训练代码，如果数据量太大或者训练层数太多，亦或者其他原因，导致出现“内存不够”问题，最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后，系统将自动重启Notebook，来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题，如果重新运行训练代码仍将失败。 如果您需要解决“内存不够”的问题，建议您创
SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买（并行文件系统） × 免费 免费 包月购买 免费 × 按需购买 单机多卡 × 包月购买 （HPC型500G） 免费 免费 包月购买 免费 包月购买 （Ubuntu 18.04，建议不小于2U8G，本地存储
ModelArts训练好后的模型如何获取？ 如何查看训练作业的资源占用情况？ 更多 Lite Server 哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？ 更多 开发环境 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多？
桶中的对象不存在，请检查OBS路径中的内容是否存在。具体错误码请参见OBS官方文档。 处理方法 检查OBS路径及内容格式是否正常。 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
endpoints Array of EndpointsRes objects 本地IDE（如PyCharm、VS Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 fail_reason String 实例失败原因。 flavor String 实例规格。 id
endpoints Array of EndpointsRes objects 本地IDE（如PyCharm、VS Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 fail_reason String 实例失败原因。 flavor String 实例规格。 id
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进行适当的访问控制，以确保只有授权用户可以访问管理在线服务等相关资源。 监控和报告任何异常活动，并及时采取措施。 推理部署安全责任 提供商 底层ecs相关的系统补丁修复 k8s的版本更新和漏洞修复 虚拟机OS的版本生命周期维护 ModelArts推理平台自身的安全合规性 容器应用服务加固 模型运行环境的版本更新和漏洞定期修复
system("rm /home/work/anaconda3/lib/libmkldnn.so.0") 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
服务管理权限 表1 服务管理细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 部署模型服务 POST /v1/{project_id}/services modelarts:service:create - √ √ 查询模型服务列表 GET /v1/
run，对应固件文件为Ascend-hdk-910b-npu-firmware_7.5.0.3.220.run，请申请下载。 安装固件命令如下，安装完后需要reboot重启机器。 chmod 700 *.run ./Ascend-hdk-910b-npu-firmware_7.5.0.3.220.run --full
ckpoint。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 训练作业中的训练故障自动恢复功能包括： 训练容错检查（自动重启），帮助用户隔离故障节点，优化用户训练体验。详细可了解：训练容错检查 无条件自动重启，不管什么原因系统都会自动重启训练作业，提高训练成功率和提升作业的稳定性。详细可了解：无条件自动重启。
ckpoint。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 训练作业中的训练故障自动恢复功能包括： 训练容错检查（自动重启），帮助用户隔离故障节点，优化用户训练体验。详细可了解：训练容错检查 无条件自动重启，不管什么原因系统都会自动重启训练作业，提高训练成功率和提升作业的稳定性。详细可了解：无条件自动重启。
load(checkpoint) model1.load_state_dict(state_dict) 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
model(images.permute(0, 3, 1, 2).contigous()) 将版本回退至pytorch1.3。 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
取值范围：1~128 提交创建训练作业后不支持修改重启次数，请合理设置次数。 无条件自动重启 开启无条件自动重启后，只要系统检测到训练异常，就无条件重启训练作业。为了避免无效重启浪费算力资源，系统最多只支持连续无条件重启3次。 作业卡死重启 系统支持自动监控作业进程的状态和资源利用率来
当修改了服务的某些参数配置时，系统会自动重启服务使修改生效。在提交修改服务任务时，如果涉及重启，会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数，升级阶段节点无效。 修改在线服务参数时，可通过增加一个自定义的环境变量参数，触发服务重启。例如
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