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Found”，请下载别的版本VS Code重新在本地安装，目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的，通过下面的链接，手动修改comment-id（commit-id替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。
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：
/home/ma-user/work/grf/grafana-9.1.6/conf/defaults.ini”文件。 修改[server]中的“root_url”和“serve_from_sub_path”字段。 图1 修改defaults.ini文件 其中： root_url的组成为：https:{jupyt
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED
情。 图4 查看权限 图5 普通用户权限列表 修改授权权限范围 在查看授权详情时，如果想要修改授权范围，可以在权限详情页单击“去IAM修改委托权限”。 图6 去IAM修改委托权限 进入IAM控制台的委托页面。找到对应的委托信息，修改该委托的基本信息，主要是持续时间。“持续时间”可以选择永久、1天，或者自定义天数，例如
docker cp open_clip open-clip:/home/ma-user/ 修改文件夹权限（注意：此处需要重新启动一个终端，使用root用户登录容器，修改文件夹权限，修改完后关闭这个终端。） docker exec -it --user root open-clip
单击右侧文件夹图标，勾选上“Automatically upload”选项，以便于本地修改的文件自动上传到容器环境中。 单击“Finish”，结束配置。 可以看到本地的工程文件已经自动往云上环境上传了。后续本地的文件每修改一次，都会自动的同步到云上的环境中。 右下角可以看到当前的Interpreter为Remote
model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED
Found”，请下载别的版本VS Code重新在本地安装，目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的，通过下面的链接，手动修改comment-id（commit-id替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。
图3 修改dockerfile 修改build_image.sh内容，将'ENTRYPOINT ["/home/mind/model/run_vllm.sh"]'修改为'ENTRYPOINT sh /home/mind/model/run_vllm.sh'。 图4 修改build_image
图3 修改dockerfile 修改build_image.sh内容，将'ENTRYPOINT ["/home/mind/model/run_vllm.sh"]'修改为'ENTRYPOINT sh /home/mind/model/run_vllm.sh'。 图4 修改build_image
llm-compressor pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码： 1）若本地已有权重，请将MODEL_ID修改为权重路径； MODEL_ID = "deepseek-ai/
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
情。 图4 查看权限 图5 普通用户权限列表 修改授权的权限范围 在查看授权详情时，如果想要修改授权范围，可以在权限详情页单击“去IAM修改委托权限”。 图6 去IAM修改委托权限 进入IAM控制台的委托页面。找到对应的委托信息，修改该委托的基本信息，主要是持续时间。“持续时间”
文件ffmpeg_common.h修改后 第二处修改： vim src/video/video_reader.cc 在文件video_reader.cc的149行，进行修改： const AVCodec** dec_const = const_cast<const AVCodec**>(&dec);
创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权
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 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设
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