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该指标用于统计测量对象实际已经使用的物理内存(对应container_memory_working_set_bytes当前内存工作集（working set）使用量。（工作区内存使用量=活跃的匿名与和缓存，以及file-baked页<=container_memory_usage_bytes）)
PATH=$PATH:/home/ma-user/miniconda3/bin \ PYTHONUNBUFFERED=1 # 设置容器镜像默认用户与工作目录 USER ma-user WORKDIR /home/ma-user # 配置 sshd，使得 ssh 可以免密登录 RUN MA_HOME=/home/ma-user
下执行，否则训练作业可能会运行异常。 创建算法 您在本地或使用其他工具开发的算法，支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法的准备工作。 完成数据准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 准备训练脚本，并上传至OBS目录
PATH=$PATH:/home/ma-user/miniconda3/bin \ PYTHONUNBUFFERED=1 # 设置容器镜像默认用户与工作目录 USER ma-user WORKDIR /home/ma-user # 配置 sshd，使得 ssh 可以免密登录 RUN MA_HOME=/home/ma-user
PU驱动版本不一致 请检查GPU驱动版本和nvidia-fabricmanager版本 nvidia-fabricmanager 无法正常工作，影响 GPU 的使用 重要 容器插件nvidia-container-toolkit未安装 安装容器插件nvidia-container-toolkit
--image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】 336*336图像 ==(336/14=24)>> 24*24=576 672*672图像
-m -d /home/ma-user -s /bin/bash -g 100 -u 1000 ma-user # 设置容器镜像默认用户与工作目录 USER ma-user WORKDIR /home/ma-user # 使用华为开源镜像站提供的 pypi 配置 RUN mkdir
享的网络资源。 security_group_id 否 String 安全组，默认为空，当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用，为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则，对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。
dpkg-buildpackage -us -uc dpkg -i ../nvidia-peer-memory-dkms_1.2-0_all.deb nv_peer_mem工作在linux内核态，安装完成后需要看是否加载到内核，通过执行“lsmod | grep peer”查看是否加载。 如果git clone拉
该指标用于统计测量对象实际已经使用的物理内存，对应container_memory_working_set_bytes当前内存工作集（working set）使用量。 工作区内存使用量=活跃的匿名页和缓存，以及file-baked页<=container_memory_usage_bytes。
--image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】 336*336图像 ==(336/14=24)>> 24*24=576 672*672图像
相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算，具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下： 初始化进程组。 创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini
8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。 确保scheduler实例和P、D实例之间网络通畅，检查代理设置例如no_proxy环境变量，避免scheduler访问P、D实例时走不必要的网关。 步骤九 开启动态配比调整功能（可选） 动态配比调
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