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/launch_utils.py # 禁用ssl验证 RUN sed -i '1i\import ssl\' launch.py && sed -i '2i\ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context\'
directory or bucket not found.')”。 原因：Moxing在进行文件复制时，未找到train_data_obs目录。 处理建议：修改train_data_obs目录为正确地址，重新启动训练作业。 另外在Moxing下载OBS对象过程中，不要删除相应OBS目录下的对
ModelArts基于不同的产品形态提供了多种访问方式。 管理控制台方式 ModelArts Standard支持通过管理控制台访问，包含自动学习、数据管理、开发环境、模型训练、AI应用管理、部署上线等功能，您可以在管理控制台端到端完成您的AI开发。 ModelArts MAAS可以通过管理控制台访问，包括大模型数
图1 tar包下载失败 可设置ssl忽略证书验证，修改/home/ma-user/triton/python/setup.py文件，open_url()方法： # 新增ssl忽略证书验证 import ssl context = ssl._create_unverified_context()
“X-auth-Token”的值是上一步获取到的Token值。 返回状态码为“200”，响应Body如下所示： { "current": 0, "data": [ { "arch": "x86_64", "description": "CPU and GPU general
如果出现报错SSL certificate problem: self signed certificate in certificate chain 图1 报错SSL certificate problem 可采取忽略SSL证书验证：使用以下命令来克隆仓库，它将忽略SSL证书验证。 git
先级是缩小DP、将模型转为单机训练等，这样会大大降低后续定位的难度。 根据精度问题现象可以选择合适的定位方式，Msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，通过采集和对比标杆（GPU/C
tokenizing data. C error: Expected .* fields” 问题现象 使用pandas读取csv数据表时，日志报出如下错误导致训练作业失败： pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error:
API和cuda API信息。 包含在cann toolkit中。 分析工具使用指导 精度调优 msprobe msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包。主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，目前适配PyTorch和Min
“S3_ENDPOINT=https://obs.region.myhuaweicloud.com” S3_VERIFY_SSL 访问OBS是否使用SSL。 “S3_VERIFY_SSL=0” S3_USE_HTTPS 访问OBS是否使用HTTPS。 “S3_USE_HTTPS=1” 表5 PIP源和API网关地址环境变量
ep，以及抓取反向过程中的问题。 使用步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 创建配置文件config.json。 { "task": "grad_probe", "dump_path": "
NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。
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每一页的数量。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 current Integer 当前页数。 data Array of ServerResponse objects DevServer实例列表。 pages Integer 总的页数。 size
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hello func ----------") data = json.loads(request.get_data(as_text=True)) print(data) username = data['name'] rsp_msg = 'Hello
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I的输入输出提示用户进行重点关注。使用步骤如下： 通过pip安装Msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和标杆的dump数据。 PyTorch训练脚本插入dump接口方式如下： from msprobe.pytorch
LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Lite
Step8 注册镜像 镜像上传至SWR成功后，在ModelArts控制台注册镜像。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“资产管理 > 镜像管理”，然后在“镜像管理”页面右上角单击“注册镜像”。 在“注册镜像”页面，“镜像源”选择上一步上传到SWR自有镜像仓中的镜像名
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