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报错信息："errorMessage":"The number of namespaces exceeds the upper limit"或"namespace is invalid" 原因分析：SWR组织数限额，SWR组织默认最多只能创建5个组织。
图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。
python3 launch.py --skip-torch-cuda-test --port 8183 --enable-insecure-extension-access --listen --log-startup --disable-safe-unpickle --skip-prepare-environment
图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。
图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。
检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
kubectl exec -it {pod_name} bash ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。
表5 DescribeSampleResp 参数 参数类型 描述 check_accept Boolean 是否验收通过，用于团队标注。可选值如下： true：验收通过 false：验收不通过 check_comment String 验收意见，用于团队标注。
图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
Successfully installed Pillow-*.*.0 ... modelarts-*.*.* ... 在安装SDK时会默认同时安装所需的依赖包。当显示“Successfully installed”时，表示ModelArts SDK安装完成。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh
modelarts:dataset:updateWorkforceTask - √ √ 查询团队标注验收任务报告 GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/{workforce_task_id}/acceptance
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