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处理方法 将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行： os.system('pip list') 然后运行训练作业，查看日志中是否有所需要的模块。 父主题： 业务代码问题
为异步推理模型，设置服务启动参数，配置完成后直接单击继续运行即可。 其中服务启动参数与您选择的异步推理模型相关，选择了需要的模型及版本后，系统会自动匹配响应的服务启动参数。 父主题： 创建Workflow节点
根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可
runtime没有找到。 处理方法 建议您按以下步骤排查处理： 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本（customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明）。
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/app-auth-apis/{api_id}/api-auths
py > train.log 2>&1 & done 其中，train.py中设置环境变量DEVICE_ID： devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, d
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
参数说明： -v ${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
单击模型名称，进入模型详情页面。 在“我的版本”区域，单击“新增版本”。 在“新增版本”页面，配置模型新版本的参数。 表3 新增模型版本 参数 说明 新版本号 系统自动编号，不可修改。 版本描述 模型简介。支持100字符。 选择基础模型版本 选择基础模型的版本。 选择权重路径 选择存放模型权重文件的OBS路径，必须选择到模型文件夹。
A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
code_dir = os.path.join(base_local_path, "train/") # 这里提前将训练脚本放在了obs中，实际上训练脚本可以是任何来源，只要能够放到Notebook里边就行 session.obs.download_file(os.path.join(base_bucket_path
P_KEY和HUAWEICLOUD_APP_SECRET。 app_key = os.environ["HUAWEICLOUD_APP_KEY"] app_secret= os.environ["HUAWEICLOUD_APP_SECRET"] file_path
not os.path.exists(work_directory): os.mkdir(work_directory) filepath = os.path.join(work_directory, filename) if not os.path
在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数？ ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办？ 在ModelArts训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？ 自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径？
return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS)) def _process_input_data(image_processor): # 加载数据集 dataset_path = os.getenv(ENV_AG_DATASET_DIR)
HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 ak = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] file_path = "预测文件的本地路径"
接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询指定节点池详情。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools/{nodepool_name}
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