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原因分析 该问题为用户使用VS Code 1.86版本软件导致的,需要用户使用较低版本的VS Code 。 解决方案 使用VS Code 1.85版本软件。下载链接:https://code.visualstudio.com/updates/v1_85。
图2 勾选“SSH keepalive” 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。
选择合适的协议,如邮件,短信等,并填写终端,如邮件地址,手机号等。单击确认。 此时订阅总数中会出现一条记录,但是处于未确认的状态。 收到邮件后单击“订阅确认”。 此时该订阅记录将处于已确认的状态。 创建告警行动规则 行动规则即为告警触发时,AOM以怎样的方式来告知用户。
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前提条件 本地已安装2019.2及以上版本的PyCharm专业版。SSH远程调试功能只限PyCharm专业版。 创建一个Notebook实例,并开启远程SSH开发。该实例状态必须处于“运行中”,具体参见创建Notebook实例章节。
Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 问题现象 使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通,请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !
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如果需要将告警通过邮件、手机方式通知您,可在告警通知处,为此告警规则配置“行动规则”。若此处无行动规则,请新建告警行动规则。 父主题: Lite Cluster
安装VS Code软件 VS Code下载方式: 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求: 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。
Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取tokenizer文件时,加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化,必须在GPU环境 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
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Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化,必须在GPU环境 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取tokenizer文件时,加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。
精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation(6.3.905版本)目录中。代码目录结构如下。精度测试使用到的mmlu和ceval数据集已经提前打包在代码中。
Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取tokenizer文件时,加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。
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