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如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 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
进入Terminal界面 例如,通过Terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。 在代码输入栏输入以下命令,获取当前环境的kernel,并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /home/m
可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 如果未安装fabricmanager,则需安装改组件。 如果已安装fabricmanager,运行以下命令重启fabricmanager.service。
ng.WARNING) 可以在引入moxing之前,配置环境变量MOX_SILENT_MODE=1,来防止MoXing打印版本号。使用如下Python代码来配置环境变量,需要在import moxing之前就将环境变量配置好。 1 2 3 import os os.enviro
运行代码及模型需安装的依赖包,默认为空。如果已在模型配置文件中配置dependencies信息时,则可不填,后台自动从配置文件的dependencies字段中读取需要安装的依赖包。 apis 否 String 模型提供的推理接口列表,默认为空。如果已在模型配置文件中配置apis信息时
220-23.0.3 无约束 NPU 用于升级、回滚npu驱动。 gpuDriver gpu-driver 515.65.01(推荐) 510.47.03 470.182.03 470.57.02 无约束 GPU 用于升级、回滚gpu驱动,插件依赖gpu-beta版本。 ccePlugin
用户在使用ModelArts开发环境时,经常需要对开发环境进行一些改造,如安装、升级或卸载一些包。但是某些包的安装升级需要root权限,运行中的Notebook实例中无root权限,所以在Notebook实例中安装需要root权限的软件,目前在预置的开发环境镜像中是无法实现的。用户可
删除你环境中site-packages路径下的numpy文件夹。 重新进行安装需要的版本。 import os os.system("pip uninstall -y numpy") os.system('rm -rf /home/work/anaconda/lib/python3.6/site-packages/numpy/')
使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 创建训练任务并成功运行, 但是发布到至AI Gallery时, 版本那块显示状态异常 使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 父主题: 训练作业
--Dockerfile --test_app.py “Dockerfile” From ubuntu:18.04 # 配置华为云的源,安装 python、python3-pip 和 Flask RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 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
KooSearch企业搜索服务:基于在MaaS开源大模型部署的模型API,搭建企业专属方案、LLM驱动的语义搜索、多模态搜索增强。 盘古数字人大脑:基于在MaaS开源大模型部署的模型API,升级智能对话解决方案,含智能客服、数字人。 Dify:支持自部署的应用构建开源解决方案,用于Agent编排、自定义工作流。
在docker机器中并执行如下命令,即可完成环境配置。 bash install_on_ubuntu1804.sh 图3 配置成功 source /etc/profile 安装脚本依次执行了如下任务: 安装docker。 如果挂载了GPU,则会安装nvidia-docker2,用以将GPU挂载到docker容器中。
install transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs
DEFAULT_CONDA_ENV_NAME=python-3.7.10 您可以使用Python命令启动训练脚本。启动命令示例如下: python /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/code/train.py 方式二:使用“conda env python”的绝对路径。
[worker-0] [耗时: 秒] 训练输入(参数名称:)下载失败,失败原因: [worker-0] 正在安装Python依赖包,导入文件: [worker-0] [耗时: 秒] Python依赖包安装完成,导入文件: [worker-0] 训练作业开始运行 [worker-0] 训练作业运行结束,退出码
Ascend相关问题 Cann软件与Ascend驱动版本不匹配 训练作业的日志出现detect failed(昇腾预检失败) 父主题: 训练作业
解决方案二(默认全部使用volcano调度器): CCE页面上配置中心修改默认调度器为kube-scheduler。 删除maos-node-agent的pod(重启pod)。 CCE页面上删除节点上的污点A200008。 ModelArts上重置节点。 CCE页面上配置中心修改默认调度器为volcano。
install transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装 EAGLE。 bash build.sh