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rt_rcv_data) res=$(($y-$x)) echo $res 上述获取的值*4/300 ，即为当前网卡的接收速率，单位Byte/s。 方法2：使用ib_write_bw测试RDMA的读写处理确定带宽 服务器A：服务端从mlx4_0网卡接收数据 ib_write_bw
Lite Cluster使用前必读 Lite Cluster使用流程 Lite Cluster高危操作一览表 不同机型的对应的软件配套版本
Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
资源标签管理 查询资源池的所有标签 查询资源池上的标签
分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：
Calling扩展大语言模型交互能力 Function Calling介绍 在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解
Code插件后，再执行2。 图2 远端已上传 关闭VS Code所有窗口，回到ModelArts控制台Notebook实例界面，再次单击实例“操作”列的上的“更多>VS Code接入”按钮。 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
CodeLab 如何将git clone的py文件变为ipynb文件 Notebook里面运行的实例，如果重启，数据集会丢失么？ Jupyter可以安装插件吗？ 是否支持在CodeLab中使用昇腾的卡进行训练？ 如何在CodeLab上安装依赖？ 父主题： Standard Notebook
MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing复制数据较慢，重复打印日志
Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on Host”，选择出问题的实例进行自动清除，然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
创建训练作业 创建训练作业时提示“对象目录大小/数量超过限制”，如何解决？ 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 训练作业的“/cache”目录是否安全？ 训练作业一直在等待中（排队）？ 创建训练作业时，超参目录为什么有的是/work有的是/ma-user？ 在Mod
训练？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 自动学习模型训练图片异常？ 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 自动学习声音分类预测报错ERROR:input
Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on Host”，选择出问题的实例进行自动清除，然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
云上迁移适配故障 无法导入模块 训练作业日志中提示“No module named .*” 如何安装第三方包，安装报错的处理方法 下载代码目录失败 训练作业日志中提示“No such file or directory” 训练过程中无法找到so文件 ModelArts训练作业无法解析参数，日志报错
False,Task is running.” 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包，影响用户程序，如何解决？ 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败，报错文件不存在（not found） 用户使用torch报错Unexpected
如下则网络异常，请切换代理或使用其他网络。 操作完成后再次执行搜索，若显示如下则网络正常，请回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。 方法二：出现如下图报错，是由于VS Code版本过低，建议升级VS Code版本为1.57.1或者最新版。 原因分析二
配额管理 查询OS的配额
产品变更公告 网络调整公告 预测API的域名停用公告
使用CTS审计ModelArts服务 ModelArts支持云审计的关键操作 查看ModelArts相关审计日志
执行nvidia_smi + wapper + prettytable命令。 用户可以将GPU信息显示操作看作一个装饰器，在模型训练过程中就可以实时的显示GPU状态信息。 def gputil_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs):
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