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ver升级到高版本，出现SSH链接故障无法访问。 原因分析 查看yum命令历史，发现执行了“yum update -y”，“yum update -y”命令是用于在Linux操作系统上更新软件包的命令。其中，选项-y表示在更新时自动确认所有提示信息，而不需要手动输入“y”确认。
OBS操作相关故障 读取文件报错，如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError:
Session() 公共池查询 # 公共资源池规格列表查询 spec_list = TrainingJob(session).get_train_instance_types(session) # 返回的类型为list,可按需打印查看 print(spec_list) 专属池查询 # 运行中的专属资源池列表查询
强制升级：忽略运行中作业，直接升级，可能会导致运行中作业失败。 开启滚动：开启开关后，支持滚动升级的方式进行驱动升级。当前支持“按节点比例”和“按实例数量”两种滚动方式。 按节点比例：每批次驱动升级的实例数量为“节点比例*资源池实例总数”。 按实例数量：可以设置每批次驱动升级的实例数量。 对于不同的升级方式，滚动升级选择实例的策略会不同：
connect() timed out”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 如果在此之前是有进行数据复制的，每个节点复制的速度不是同一个时间完成的，然后有的节点没有复制完，其他节点进行torch.distributed.init_process_group()导致超时。 处理方法
例如此处只选择在线服务，那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型的创建。 在模型列表中，您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时，表示模型导入成功。在此页面，您还可以创
0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/
0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
创建训练作业时出现“实例挂卷失败”的事件 问题现象 训练作业的状态一直在“创建中”，查看训练作业的“事件”，有异常信息“实例挂卷失败”，详情为“Unable to mount volumes for pod xxx ... list of unmounted volumes=[nfs-x]”。
ModelArts提供了丰富的关于Server使用NPU进行训练推理的案例指导，涵盖了LLM大语言模型、AIGC文生图、数字人等主流应用场景。您可单击链接，即可跳转至相应文档查看详细指导。 LLM大语言模型 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导 主流开源大模型基于Server适配ModelLink
setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size）
、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 代码目录 benchmark工具脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法： 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size）
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准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录M
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Standard资源监控 ModelArts Standard资源监控概述 在ModelArts控制台查看监控指标 在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 使用Grafana查看AOM中的监控指标
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