检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
处理方法 按照issues中的说明，应该是环境中的库冲突了，因此在启动脚本最开始之前，添加如下代码。
父主题： 云上迁移适配故障
配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 云上迁移适配故障
AI Gallery下载数据到OBS中使用的带宽是用户自己的还是华为云的？ AI Gallery下载数据到OBS中使用的带宽是华为云的。 父主题： AI Gallery
cache/faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl') os.system('pip install /cache/faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl') 父主题： 云上迁移适配故障
当文件大小符合限制要求，如果存在极端的数据规模（行数列数之积）时，仍可能会导致训练失败，建议的数据规模低于1000000。 如果上述排查操作仍无法解决，请联系华为云技术支持。 父主题： 模型训练
Transformers库介绍 AI Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。
数据库名称：根据选择的DWS集群，填写数据所在的数据库名称。 表名称：根据选择的数据库，填写数据所在的表。 用户名：输入DWS集群管理员用户的用户名。 密码：输入DWS集群管理员用户的密码。
如果您有其他疑问，您也可以通过华为云社区问答频道来与我们联系探讨。
数据库名称：根据选择的队列展现所有的数据库，请在下拉框中选择您所需的数据库。 表名称：根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。
华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案 问题现象 创建出3台GPU裸金属服务器，使用A节点制作镜像，用于在CCE纳管裸金属服务器时，使用该镜像，但是纳管后发现服务器A纳管失败，剩下两台服务器纳管成功。
训练作业如何使用cv2库读取文件。 如何在MXNet环境下使用torch包。
infiniband驱动的安装 infiniband驱动的安装 如果安装了libibverbs-dev库后仍然无法使能infiniband网卡，您可以直接安装infiniband官方驱动，以使用infiniband网卡进行分布式通信，提升训练性能。
报错示例如下： 图1 报错信息 原因分析 transformers库的training_args.py目前适配的是CUDA的部分操作，需要替换为适配NPU的脚本。 处理方法 training_args.py替换为适配NPU的脚本，替换的脚本请见training_args.py。
前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 订阅并使用AI案例 登录“AI Gallery”。 选择“案例库”，在下拉框中单击“案例库 >”，进入AI案例库首页，该页面展示了所有共享的案例。 根据业务场景搜索所需的免费案例，单击案例进入详情页面。
当前比对结果支持计算Cosine（余弦相似度）、MaxAbsErr（最大绝对误差）和MaxRelativeErr（最大相对误差）、One Thousandth Err Ratio（双千分之一）和Five Thousandths Err Ratio（双千分之五）这几种评价指标，工具通过阈值过滤筛选出不达标
自动迁移适配 修改“ptuning/main.py”，添加deepspeed_npu、torch_npu、transfer_to_npu依赖库，如下图所示。 # 导入deepspeed_npu和torch_npu。
访问控制 ModelArts作为一个完备的AI开发平台，支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。为了支持客户对ModelArts的权限做精细化控制，提供了3个方面的能力来支撑，分别是：IAM权限控制、委托授权和工作空间。
具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install -e .
具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install -e .
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
