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够时才使用此方法。 专属池驱动版本如何升级？ 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力，具体操作请参见资源池驱动升级。
类似固定的卡ID号，与实际选择的卡ID不匹配。 处理方法 尽量代码里不要去修改CUDA_VISIBLE_DEVICES变量，用系统默认里面自带的。 如果必须指定卡ID，需要注意1/2/4规格下，指定的卡ID与实际分配的卡ID不匹配的情况。 如果上述方法还出现了错误，可以去note
他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督
否 String 模型状态，可根据模型的“publishing”、“published”、“failed”三种状态执行查询。 description 否 String 描述信息，可支持模糊匹配。 offset 否 Integer 指定要查询页的索引，默认为“0”。 limit 否 Integer
开发者的新特性需求。基于服务演进，ModelArts团队已于2021年上线新版训练，力求解决存在的历史问题，并为新特性提供高性能、高易用、可扩展、可演进的底座，给用户提供更好的AI训练体验，打造易用、高效的AI平台。 下线旧版训练管理对现有用户的使用是否有影响？ 正在使用的训练作
虚拟私有云和子网和Server资源的网络保持一致。 图3 创建公网NAT网关 配置SNAT规则。 SNAT功能通过绑定弹性公网IP，实现私有IP向公有IP的转换，可实现VPC内跨可用区的多个云主机共享弹性公网IP、安全高效地访问互联网。 公网NAT网关页面，单击创建的NAT网关名称，进入NAT网关详情页。
上创建的训练作业、部署的推理服务、创建的Notebook实例。 图1 删除资源池 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“专属资源池 > 弹性集群 >节点”下查看此类节点的相关信息。 图2 节点页签 针对游离节点，可以通过对应的方式释放节点资源：
]，列表中元素model_instance对象即为本章节描述的模型管理，可调用模型接口。 支持按照检索参数查询模型列表，返回满足检索条件的模型list，检索参数如表1所示。 在查询列表时，返回list的同时，会打印模型列表的详细信息，如表2和表3所示。 当前支持最大获取150个模型对象。
导致。 执行以下命令，查看NVIDIA和CUDA的版本，以及nvidia-fabricmanager的状态。 systemctl status nvidia-fabricmanager 发现nvidia-fabricmanager的服务为failed状态，尝试重新启动nvidia
thon和pip的安装路径，具体步骤如下。pip的安装路径一般为Python所在目录的Scripts文件夹。 快捷键“win+R”，在“运行”窗口中输入“sysdm.cpl”，单击“确定”。 在“系统属性”中切换到“高级”页签，单击“环境变量”。 在“环境变量”的“用户变量”中鼠
成IB通信断连，偶发上述现象。 原因2：NCCL_SOCKET_IFNAME设置错误。当用户的NCCL版本低于2.14时，则需要手动设置NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量。 处理方法 针对原因1，需要在代码中补充如下环境变量。 import os os.environ["NCCL_IB_TC"]
参数名称 说明 name 自定义的训练方式。 hyperparameters 训练方式包含的超参。具体参数说明请参见表7。 表7 hyperparameters参数说明 参数名称 说明 name 超参的名称，只能包含英文、数字、下划线。 type 支持的超参类型，支持float、int、str或bool。
装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com
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