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于64位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。 “自动停止” 默认开启，且默认值为“1小时”，表示该Notebook实例将在运行1小时之后自动停止，即1小时后停止规格资源计费。 开启自动停止功能后，可选择“1小时”、“2小时”、“4小时”、“6小时”或“自定义”几
mmlu-exam, mmlu数据集 ├── ceval-exam, ceval数据集 ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 执行精度测试启动脚本eval_test.py，具
于64位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。 “自动停止” 默认开启，且默认值为“1小时”，表示该Notebook实例将在运行1小时之后自动停止，即1小时后停止规格资源计费。 开启自动停止功能后，可选择“1小时”、“2小时”、“4小时”、“6小时”或“自定义”几
创建新版Notebook无法使用已购买的专属资源池，如何解决？ 问题现象 已购买专属资源池，但创建Notebook时该资源池不可选择，无法创建Notebook。 提示当前专属资源池未初始化开发环境，请到专属资源池页面初始化开发环境。 原因分析 新购买的专属资源池，需要初始化环境才能用于创建Notebook。
2-2023.2之间（包含2019.2和2023.2）版本，包括社区版和专业版。 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境，仅限PyCharm专业版。 使用PyCharm ToolKit提交训练作业，社区版和专业版都支持，PyCharm ToolKit latest版本仅限提交新版训练作业。
ch_ddp_npu.sh”。其中，启动脚本的完整代码请参见代码示例。 （可选）启用ranktable动态路由 如果训练作业需要使用ranktable动态路由算法进行网络加速，则可以联系技术支持开启集群的cabinet调度权限。同时，训练作业要满足如下要求才能正常实现ranktable动态路由加速。
出现该问题的可能原因如下： 在大规模分布式作业上，每个节点都在复制同一个桶的文件，导致OBS桶限流。 OBS Client连接数过多，进程/线程之间的轮询，导致一个OBS Client与服务端连接30S内无响应，超过超时时间，服务端断开了连接。 处理方法 如果是限流问题，日志中还会
附录：微调训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
专属资源池为用户提供独立的计算集群、网络，不同用户间的专属资源池物理隔离，公共资源池仅提供逻辑隔离，专属资源池的隔离性、安全性要高于公共资源池。 专属资源池用户资源独享，在资源充足的情况下，作业是不会排队的；而公共资源池使用共享资源，在任何时候都有可能排队。 专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源池中
Serverless化实例管理，资源自动回收 免费算力，规格按需切换 亮点特性1：远程开发 - 支持本地IDE远程访问Notebook Notebook提供了远程开发功能，通过开启SSH连接，用户本地IDE可以远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者，由于
本章节介绍BF16权重转换操作。 BF16获取权重有2种方式： 方式一：直接获取HuggingFace社区已经转换完成的BF16权重。 方式二：基于DeepSeek官网提供的FP8权重转换为BF16权重。 方式一提供的权重是开发者在社区贡献的权重，如果是用于生产环境的业务，建议选择方式二，通过DeepSeek官方发布的FP8权重进行转换。
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
openai，atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务。支持vllm的openai，atb的tgi模板
ModelArts提供了CodeLab功能，一方面，一键进入开发环境，同时预置了免费的算力规格，可直接免费体验Notebook功能；另一方面，针对AI Gallery社区发布的Notebook样例（.ipynb格式文件），可直接在CodeLab中打开，查看他人分享的样例代码，具体请参见使用CodeLab免费体验Notebook。
用要统一，如果rank的使用不一致会导致训练异常。 操作步骤 开启ModelArts Lite资源池对应的CCE集群的cabinet插件。 在ModelArts Lite专属资源池列表，单击资源池名称，进入专属资源池详情页面。 在基本信息页面单击CCE集群，跳转到CCE集群详情页面。
值大于0时，资源池才能下发任务。 可以将鼠标放在“创建中”字样上，查看当前创建过程详情。若单击查看详情，可跳转到“操作记录”中。 可以在Lite资源池列表右上角的“操作记录”中查看资源池的任务记录。 图9 操作记录 图10 查看操作记录 当资源池创建成功后，资源池的状态会变成“运
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