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出现该错误，是因为模型报错太多。当模型报错太多时，会触发dispatcher的熔断机制，导致预测失败。建议您检查模型返回结果，处理模型报错问题，可尝试通过调整请求参数、降低请求流量等方式，提高模型调用的成功率。 父主题： 服务预测
t接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数（支持预训练、LoRA微调、SFT微调）。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。
Code官网排查方式https://code.visualstudio.com/docs/remote/troubleshooting 小技巧（按需调整远端连接的相关参数）： "remote.SSH.connectTimeout": 10, "remote.SSH.maxReconnectionAttempts":
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 训练输出路径被其他作业使用 Pytorch1.0引擎提示“RuntimeError: std::exception” MindSpore日志提示“
不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.3.2版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表3所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 支持vLLM v0.3.2 开源权重获取地址
${User}@${HostName} -p ${Port} rm -rf /home/ma-user/.vscode-server/bin/ 参数说明： - IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号
如果使用的是专业版的MobaXterm工具，请执行步骤3。 如果使用的是专业版的MobaXterm工具，请参考图3 设置“Stop server after”，此参数默认值为360s，将其设置为3600s或更大值。 图3 设置“Stop server after” 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
录制命令如下： 在启动训练脚本基础上Step3 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PROF_SAVE_PATH=/save_path参数，单机启动举例说明： DO_PROFILER=1 PROF_SAVE_PATH=/save_path sh demo.sh localhost
${User}@${HostName} -p ${Port} rm -rf /home/ma-user/.vscode-server/bin/ 参数说明： - IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号
在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击标注作业名称进入“标注作业详情页”。 在数据集详情页的“全部”页签中，单击“自动分组 > 启动任务”。 只能在“全部”页签下启动自动分组任务或查看任务历史。 在弹出的“自动分组”对话框中，填写参数信息，然后单击“确定”。
e_url}参见表2。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录"
如果使用的是专业版的MobaXterm工具，请执行步骤3。 如果使用的是专业版的MobaXterm工具，请参考图3 设置“Stop server after”，此参数默认值为360s，将其设置为3600s或更大值。 图3 设置“Stop server after” 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单：仅需修改一行代码。 通信瓶颈 ：负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU，因此有较大的通信开销。 GPU负载不均衡：负责r
在ModelArts Lite专属资源池列表，单击资源池名称，进入专属资源池详情页面。 在基本信息页面单击CCE集群，跳转到CCE集群详情页面。 在CCE集群详情页，选择左侧导航栏的“节点管理”，选择“节点”页签。 在节点列表，单击操作列的“更多 > 查看YAML”查看节点配置信息。
3.906-xxx.zip到宿主机的工作目录中，包获取路径请参见表2。 Step4 启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --devic
ge_url}参见获取软件和镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -it --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ -
rl}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
rts控制台时，使用的区域需一致。 下载至数据集时，可以在下载任务完成后，前往ModelArts控制台，发布此数据集，在“数据集输出位置”参数获取对应的OBS目录。即数据集存储的位置。 在SDK中调用对应OBS目录下的数据。 SDK的下载和使用，请参见《SDK参考》。 可参考从O
DevServer。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface
录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PROF_SAVE_PATH=/save_path参数，单机启动举例说明： DO_PROFILER=1 PROF_SAVE_PATH=/save_path sh demo.sh localhost
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