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command line flag 'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中，系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称，导致参数无法解析，日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义，代码示例如下： parser.add_argument('--init_method'
nd类型的资源，ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。 当前开发环境的Cache盘使用时，没有容量告警，在使用时很容易超过限制，并直接重启Notebook实例。重启后多种配置重置，会导致用户数据丢弃，环境丢失，造成很不好的使用体验。
委托：ModelArts上的AI计算任务执行过程中需要访问其他云服务，此动作需要获得用户的委托授权。 ModelArts权限管理 默认情况下，管理员创建的IAM用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略，才能使得用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于授予的权限对云服务进行操作。
JupyterLab文件默认存储路径，为创建Notebook时指定的OBS路径。 在文件列表的所有文件读写操作都是基于所选择的OBS路径下的内容操作的，跟当前实例空间没有关系。如果用户需要将内容同步到实例空间，需使用JupyterLab上传下载功能。 带EVS存储的Notebook实例 JupyterLab
TensorFlow多节点任务会启动parameter server（简称ps）和worker两种角色，ps和worker会被调度到相同的机器上。由于训练数据对于ps没有用，因此在代码中ps相关的逻辑不需要下载训练数据。如果ps也下载数据到“/cache”，实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据
mpressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install
创建OBS桶用于ModelArts存储数据 由于ModelArts本身没有数据存储的功能，ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 AI开发过程中的输入数据
pip install numba命令安装了numba库且运行正常（且已保存为自定义镜像）， 然后使用DataArts执行此脚本的任务时提示没有这个库。 原因分析 客户创建了多个虚拟环境，numba库安装在了python-3.7.10中，如图1所示。 图1 查询创建的虚拟环境 解决方案
envs 环境变量 否 dict 示例： example = ServiceConfig() # 主要在服务部署节点的输出中使用 如果您没有特殊需求，可直接使用内置的默认值。 使用案例 主要包含三种场景的用例： 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import
进行本地Fine Tune？ 问题现象 使用MoXing训练模型，“global_step”放在Adam名称范围下，而非MoXing代码中没有Adam名称范围，如图1所示。其中1为使用MoXing代码，2代表非MoXing代码。 图1 代码示例 处理方法 Fine Tune就是用
如果在此之前是有进行数据复制的，每个节点复制的速度不是同一个时间完成的，然后有的节点没有复制完，其他节点进行torch.distributed.init_process_group()导致超时。 处理方法 如果是多个节点复制不同步，并且没有barrier的话导致的超时，可以在复制数据之前，先进行torch
入驻AI Gallery 如果需要在AI Gallery中发布HiLens、报名实践活动或发布AI说，则需要先完成入驻AI Gallery。 如果没有入驻过AI Gallery，在报名实践活动或发布AI说时，将跳转至“欢迎入驻AI Gallery”页面。 在“欢迎入驻AI Gallery
在pipeline适配完成后，需要验证适配后的效果是否满足要求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline
败。 原因分析 在ModelArts侧进行节点重置后，modelarts-os会向节点添加准入污点，进行节点准入，而因为集群volcano没有污点容忍，且集群内只有一个节点，导致volcano无法启动，进而导致modelarts-os节点上管理污点的maos-node-agent容器无法启动，使得污点无法被自动清理。
AI Gallery支持将模型部署为AI应用，在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型，否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需要部署为AI应用的模型，单击模型名称进入模型详情页。
cessKilled。 图1 查看事件 原因分析 出现此故障是因为Jupyter进程被清理掉了，一般情况Notebook会自动重启的，如果没有自动重启，创建一直失败，请确认是否是自定义镜像的问题。 解决方案 排查是否是自定义镜像的问题。 自定义镜像构建完成，在ModelArts镜
能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用ModelArts服务的其它功能。 默认情况下，新建的IAM用户没有任何权限，您需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使用户组中的用户获得相应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于已有权限对云服务进行操作。
Spark组件进行大量数据的计算时，可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MRS服务下查看自己账号下可用的MRS集群，如果没有，则需要创建，当前需要集群有Spark组件，安装时，注意勾选上。 您可以使用MrsStep来创建作业类型节点。定义MrsStep示例如下。
单击“退订”，再次根据界面信息确认要退订的资源。 再次单击“退订”，完成包年/包月资源的退订操作。 释放游离节点 如果您的资源中存在游离节点（即没有被纳管到资源池中的节点），您可在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster >节点”下查看此类节点的相关信息。 针对游离节点，可以通过以下方式释放节点资源：
Notebook自定义镜像故障基础排查 当制作的自定义镜像使用出现故障时，请用户按照如下方法排查： 用户自定义镜像没有ma-user用户及ma-group用户组； 用户自定义镜像中/home/ma-user目录，属主和用户组不是ma-user和ma-group； 用户自定义镜像必
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