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k使用的cuda版本？ 在ModelArts的Notebook中如何获取本机外网IP？ ModelArts的Notebook有代理吗？如何关闭？ 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时，如何自定义引擎IPython Kernel？ 在ModelArts的Notebook中如何将git
设置“升级为WebSocket”后，不支持设置“服务流量限制”。 “升级为WebSocket”参数配置，不支持修改。 “运行日志输出” - 默认关闭，在线服务的运行日志仅存放在ModelArts日志系统，在服务详情页的“日志”支持简单查询。 如果开启此功能，在线服务的运行日志会输出存放
支持节点新进入集群，默认启用准入检测，以能够拉起真实的GPU/NPU检测任务 支持集群扩容时，扩容的节点默认开启准入检测，该准入检测也可关闭，以提升拉起真实的GPU/NPU检测任务成功率。 父主题： 功能介绍
#查询nginx进程 ps -ef |grep nginx #关闭所有nginx相关进程 kill -9 {进程ID} #运行run.sh脚本 sh run.sh 也可以执行pkill nginx命令直接关闭所有nginx进程。 #关闭所有nginx进程 pkill nginx #运行run
“导入方式”：“manifest”。 “Manifest文件”：存储Manifest文件的OBS路径。 “数据标注状态”：已标注。 “高级特征选项 ”：默认关闭，可通过勾选高级选项提供增强功能。 “按标签导入”：系统将自动获取此数据集的标签，您可以单击“添加标签”添加。此字段为可选字段，您也可以在
#创建一个名为myenv环境，指定Python版本是3.7 conda activate myenv #激活名为myenv的环境 conda deactivate #关闭当前环境 conda remove -n myenv --all #删除一个名为myenv的环境 conda create -n newname
专属资源池类型归一：不再区分训练、推理专属资源池。如果业务允许，您可以在一个专属资源池中同时跑训练和推理的Workload。同时，也可以通过“设置作业类型”来开启/关闭专属资源池对特定作业类型的支持。 自助专属池网络打通：可以在ModelArts管理控制台自行创建和管理专属资源池所属的网络。如果需要在专属
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 export
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 export
减慢创建文件的速度。如数据解压过程中，sleep 5s后再进行下一个数据的解压。 如果训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代码，来关闭core文件产生。并推荐先在开发环境中进行代码调试。 import os os.system("ulimit -c 0") 建议与总结 在
print(resp.text) “file_path”为预测文件的本地路径，既可使用绝对路径（如Windows格式"D:/test.png"，Linux格式"/opt/data/test.png"），也可以使用相对路径（如"./test.png"）。 “files”参数的请求体样式为“f
“指定用户”：表示仅特定用户可以查看及使用该资产。 “仅自己可见”：表示只有当前账号可以查看并使用该资产。 “时长限制”。 设置订阅者可以免费使用资产的时长，默认关闭，即无限期使用。如果打开时长限制，除了设置资产免费使用的时长，还可以设置到期后是否续订。 如果是更新已发布资产的版本。 “发布方式”选择“添加资产版本”。
行中 npu-smi info 图7 查看卡信息 如果想停止训练任务，可执行下述命令关闭进程，查询进程后显示已无运行中python进程。 pkill -9 python ps -ef 图8 关闭训练进程 limit/request配置cpu和内存大小，已知单节点Snt9B机器为：
0.]]。 Step8 精度评估 关闭数据集shuffle，保证训练数据一致。 修改/home/ma-user/open_clip/src/training/data.py文件，搜索get_wds_dataset函数，将两处shuffle关闭，修改代码如下。 if is_train:
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Fine-Tuning）前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 下载数据 SFT全参微调涉及的数据下载地址：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
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