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绝大部分都是确实是显存不够用。 还有较少数原因是节点故障，跑到特定节点必现OOM，其他节点正常。 处理方法 如果是正常的OOM，就需要修改一些超参，释放一些不需要的tensor。 修改网络参数，比如batch_size、hide_layer、cell_nums等。 释放一些不需要的tensor，使用过的，如下：
Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶，将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS Turbo SFS Turbo
Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶，将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS Turbo SFS Turbo
个专属的VPC，用户之间隔离；如需要在服务实例中访问名下VPC内的其他服务组件，则可配置此参数为对应VPC的ID。 VPC一旦配置，不支持修改。当vpc_id与cluster_id一同配置时，只有专属集群参数生效。 subnet_network_id 否 String 子网的网络
建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。 创建模型时直接报错或者是调用API报错。一般都是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。 创建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。需要从以下几个方面进行排查： 在模型详情页面，查看“事件”页签中的事件信息。根据事件信息分析模型失败原因，进行处理。
/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_inference/ascend_vllm/ 修改build.sh，增加如下命令： pip install outlines==0.0.46 图1 修改build.sh 执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 以创建llama2-13b预训练
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.47.0 修改为：transformers==4.44.2 以创建llama2-13b预训练
管理批量推理作业 查看批量服务详情 查看批量服务的事件 管理批量服务生命周期 修改批量服务配置 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型“数据选择
的实现，继承想要的通用的父类，实现_filter方法，然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 脚本，自定义
的实现，继承想要的通用的父类，实现_filter方法，然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 脚本，自定义
该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用，例如：training_data。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS Turbo SFS Turbo
该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用，例如：training_data。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS Turbo SFS Turbo
在ascend_vllm目录下通过vLLM服务API接口启动服务，具体操作命令如下，API Server的命令相关参数说明如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server --model ${model_path} \ --max-num-seqs=256
/home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl /home/ma-user/cann_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any
版本可以不用选择。 task_name：填写需要创建的标注任务名称即可。 说明： 首次运行需要配置，会自动创建新的标注任务，后续不建议进行修改，使用同一个标注任务进行数据标注。 图像分类训练参数配置 算法超参相关的配置，建议直接使用默认值。每个参数的具体含义已在控制台界面输入框下方说明。
zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/home/ma-user/ws为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/toke
ecified max_model_len is greater than the drived 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
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