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image_id 是 String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally Unique Identifier，简称UUID）。镜像的ID可通过调用查询支持的镜像列表接口获取。 name 是 String 实例名称，长度
EOUT，因此会导致通信速度慢且不稳定，最后造成IB通信断连，偶发上述现象。 原因2：NCCL_SOCKET_IFNAME设置错误。当用户的NCCL版本低于2.14时，则需要手动设置NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量。 处理方法 针对原因1，需要在代码中补充如下环境变量。
retrying”。 原因分析 NCCL是一个提供GPU间通信原语的库，实现集合通信和点对点发送/接收原语。当训练作业出现NCCL的报错时，可以通过调整NCCL的环境变量尝试解决问题。 处理步骤 进入状态“运行失败”的训练作业详情页，单击“日志”页签，查看NCCL报错。 如果出现报错“NCCL
3镜像中，去升级了pytroch1.4的版本，导致之前在pytroch1.3跑通的代码报错如下： “RuntimeError:max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： pytorch1
enabled” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像，使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等，需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。
训练前的权重转换操作和数据处理操作。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例，执行脚本为 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
out of memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deep
高版本的pandas读取OBS文件报出如下错误： 1.‘can't decode byte xxx in position xxx’ 2.‘OSError:File isn't open for writing’ 原因分析 出现该问题的可能原因如下： moxing对高版本的pandas兼容性不够。
ter分支下载的tacotron2模型，修改配置文件后上传ModelArts准备训练，日志报错提示：No module name 'unidecode'。 原因分析 requirements.txt的Unidecode名字写错了，应该把U改成小写，所以导致训练作业的环境没有装上unidecode模块。
分析，大量数据的下载耗时以及对本地大规格存储盘的要求容易导致分析受阻。为了能自动串联高性能挂载OBS至ModelArts环境和msprof-analyze的分析能力，ModelArts Standard 场景下对外提供一种插件化的 advisor 分析能力，详细的操作方式请参见基
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。例如python train.py。 parameters Array of Parameter objects 训练作业的运行参数。 policies policies object 作业支持的策略。 inputs Array
save_mode='w', session=None) 示例代码 在保存Pascal VOC的XML文件之前需要先创建包含Pascal VOC信息的对象，包括voc object信息等。保存的时候调用save_xml接口，将session信息传入，即可保存到指定路径。 from modelarts.dataset
如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后，会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。
save_mode="w") 示例代码 在保存Manifest文件之前需要先创建包含Manifest信息的对象，包括Sample样本信息及其标签信息Annotation，然后将若干个样本组成Manifest。保存的时候调用save接口，将session信息传入，即可保存到指定路径。 from modelarts
max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokeniz
须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单：仅需修改一行代码。
max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokeniz
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4
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