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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。
改动任何参数。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 注：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
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Lite Server资源管理 查看Lite Server服务器详情 启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换Lite Server服务器操作系统 制作Lite Server服务器操作系统 监控Lite Server资源 NPU日志收集上传
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13-python3.7-gpu tf2.1-python3.7（待下线） tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64（推荐） python2.7、python3.6的运行环境搭载的TensorFlow版本为1.8.0。 python3
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VPC下创建弹性云服务器 登录弹性云服务器ECS控制台，单击右上角“购买弹性云服务器”，进入购买弹性云服务器页面，完成基本配置后单击“下一步：网络配置”，进入网络配置页面，选择1中打通的VPC，完成其他参数配置，完成高级配置并确认配置，下发购买弹性云服务器的任务。等待服务器的状态变为
资源规格等。 “镜像”：选择公共镜像下任意一个支持CPU类型的镜像，例如：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 “资源池”：选择公共资源池或专属资源池，此处以公共资源池为例。 “类型”：推荐选择GPU。 “规格”：推荐选择GP Tnt004规格，如果没有再选择其他规格。
--gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --distributed-executor-backend：多卡推理启动后端，可选值为"ray"或者"mp"，其中"ray"表示
图3 超参 步骤三 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图4 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
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