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系统容器异常退出 问题现象 在训练创建后出现“系统容器异常退出”的故障。 [ModelArts Service Log]2022-10-11 19:18:23,267 - file_io.py[1ine:748] - ERROR: stat:404 errorCode:NoSuchKey
ModelArts版本配套关系表 当前华为云中国站和国际站所有Region均已上线ModelArts 6.7.0版本。 ModelArts 6.7.0版本中针对Ascend Snt9B资源的周边依赖组件配套版本关系如下表所示。 表1 ModelArts 6.7.0版本配套关系表 强依赖组件
训练作业失败，返回错误码139 问题现象 训练作业运行失败，返回错误码139，如下图所示： [Modelarts Service Log]Training end with reeturn code: 139 INFO:root:Using MoXing-v1.17.2-c806a92f
n_path") # 模型初始化之后位置添加。 debugger.monitor(model) ... # 结束训练之后，调用stop接口。 debugger.stop() （可选）梯度数据相似度比对。 from msprobe import * GradComparator
分析错误时：训练镜像先看日志，推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志： docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时，部分日志是直接存储在容器内部的，所以需要进入容器看日志。注意：重点对应日志中是否有ERROR（包括，容器启动时、API执行时）。
加额外的torchrun命令参数，或是覆盖预设的torchrun命令参数。例如配置torchrun命令中rdzv_conf参数的训练作业API环境变量的部分示例如下： "environments": { "MA_RUN_METHOD": "torchrun", "MA_EXTRA_TORCHRUN_PARAMS":
镜像如果配置了健康检查，服务启动失败，从以下两个方面进行排查： 健康检查端口是否可以正常工作 自定义镜像中配置了健康检查，需要在测试镜像时，同步测试健康检查接口是否可以正常工作，具体参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用中的本地验证镜像方法。 创建模型界面上配置的健康检查地址与实际配置的是否一致
--height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel
--height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel
--height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务部署的IP。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
重试/停止/运行Workflow节点 重试/停止/继续运行Workflow节点 重试 当单个节点运行失败时，用户可以通过重试按钮重新执行当前节点，无需重新启动工作流。在当前节点的运行状况页面，单击“重试”。在重试之前您也可以前往权限管理页面修改配置，节点重试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。
json中的swr_location字段后重试。 异常 自定义镜像健康检查接口必须是xxx。 The health check url of custom image model must be %s. 请修改自定义镜像健康检查接口后重试。 正常 当前镜像构建任务状态为xxx。 The status
0xa4 in position 324: illegal multibyte sequence”报错。 粘贴完代码后，建议检查代码文件是否出现中文注释变为乱码的情况，如果出现该情况请将编辑器改为utf-8格式后再粘贴代码。 在本地电脑中创建训练脚本“train.py”，内容如下： #
Lite Server算力资源和镜像版本配套关系 Lite Server提供多种NPU、GPU镜像，您可在购买前了解当前支持的镜像及对应详情。 NPU Snt9裸金属服务器支持的镜像详情 镜像名称：ModelArts-Euler2.8_Aarch64_Snt9_C78 表1 镜像详情
配置Lite Cluster存储 如果没有挂载任何外部存储，此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定，可访问的存储空间比较小，因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，详情如表1所示。容器存
据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 detection_classes
据标注”页签中添加数据并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。
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