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00%。 “实例规格” 请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。 如果公共资源池下规格为空数据，表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池。 说明： 使用所选规格部署服务时，会产生必要的系统消耗，因此服务实际占用的资源会略大于该规格。 “实例数” 设
镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘，作为持久化存储挂载在/home/ma-user/wo
libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libatlas-base-dev librdmacm1 libcap2-bin libpq-dev mysql-common net-tools nginx openslide-tools openssh-client openssh-server
模型实例调用失败次数，在线服务字段。 model_version String 模型版本，在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。 gpu_usage Float 已使用GPU个数。 node_name String 节点名称，边缘服务字段。 gpu_total
本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表2。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。
本号，实现服务升级。 推理服务有三种升级模式：全量升级、滚动升级（扩实例）和滚动升级（缩实例）。了解三种升级模式的流程，请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源，先全量创建新版本实例，然后再下线旧版本实例。 滚动升级（扩实例） 需额外消耗部分实例资源用于滚动升级，扩实例越大，升级速度越快。
Integer 节点数。 specification String 节点规格。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/clusters 响应示例 状态码：200 服务部署规格列表。 { "total_count" : 1, "count"
理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1 output_dir
镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘，作为持久化存储挂载在/home/ma-user/wo
镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘，作为持久化存储挂载在/home/ma-user/wo
理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1 output_dir
理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1 output_dir
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
ot后就会生效。 此时如果重启那么内核版本就被升级了。 处理方法 下文中假设当前服务器的内核版本是为4.18.0-147.5.1.6.h934.eulerosv2r9.x86_64，介绍如何避免操作系统内核自动升级。 操作系统内核升级生效，必然需要服务器重启， 因此重启reboot前需要查看当前默认选择的内核版本：
单位 取值范围 CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 百分比（Percent） 0～100% 内存利用率 该指标用于统计测量对象已使用内存占申请物理内存总量的百分比。 百分比（Percent） 0～100% GPU显卡使用率 该指标用于统计测量对象已使用的显卡占显卡容量的百分比。
理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1 output_dir
Memory Access（RDMA）是一种直接内存访问技术，将数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机。 RoCE：RDMA over Converged Ethernet（RoCE）是一种网络协议，允许应用通过以太网实现远程内存访问。 IB：InfiniBand (IB)
available for the selected specification.） 图1 资源不足，服务调度失败 原因分析 实例配置的规格过大，CPU或者内存剩余资源不足；（"insufficient CPU" / "insufficient memory"） 模型需要的磁盘空间大，磁盘空间不足；（"x
DeepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练，从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术，如ZeRO内存优化、分布式训练等，可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架，主要针对分布式训练场景。Acce
原因分析 用户选择的训练规格资源和算法不匹配。 例如：算法支持的是GPU规格，创建训练作业时选择了ASCEND规格的资源类型。 处理方法 查看算法代码中设置的训练资源规格。 检查创建训练作业时所选的资源规格是否正确，重新创建训练作业选择正确的资源规格。 父主题： 云上迁移适配故障
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