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型数据至OBS时，进行上传对象的一致性校验。obsutil、OBS Browser+以及OBS SDK都支持在上传对象时进行一致性校验，您可以根据自己的业务选择任意一种方式进行校验。详见校验上传对象的一致性。 以OBS Browser+为例，如图1。使用OBS Browser+上
backend service due to connection refused. " 出现该报错有两种情况： 流量超过了模型的处理能力。可以考虑降低流量或者增加模型实例数量。 镜像自身有问题。需要单独运行镜像确保镜像本身能正确提供服务。 "error_msg"："Due to self
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 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PR
登录ModelArts控制台，在贵阳一区域，进入开发环境的Notebook界面，单击右上角“创建”，创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例，此处仅介绍关键步骤。 图1 创建Notebook 创建Notebook时，选择自定义镜像，并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。
kpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint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checkpoin
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 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PR
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diffusers_sdxl_finetune_train.sh 训练执行脚本中配置了保存checkpoint的频率，每500steps保存一次，如果磁盘空间较小，这个值可以改大到5000，避免磁盘空间写满，导致训练失败终止。 checkpoint保存频率的修改命令如下： --checkpointing_steps=5000
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指使用密钥对作为登录裸金属服务器的鉴权方式。您可以选择使用已有的密钥对，或者单击“新建密钥对”创建新的密钥。 说明： 如果选择使用已有的密钥，请确保您已在本地获取该文件，否则，将影响您正常登录裸金属服务器。 密码 指使用设置初始密码方式作为裸金属服务器的鉴权方式，此时，您可以通过用户名密码方式登录裸金属服务器。
扩缩容”，进入扩缩容页面。 在扩缩容页面，根据业务需要增删模型服务的实例数，配置完成后，单击“确认”提交扩缩容任务。 在我的服务列表，单击服务名称，进入服务详情页，可以查看修改后的实例数是否生效。 父主题： 管理我的服务
在代码目录下提供安装文件 如果使用“我的算法”创建训练作业，则在创建算法时，可以把相关文件放置在配置的“代码目录”下，算法的“启动方式”必须选择“预置框架”。 如果使用“自定义算法”创建训练作业，则可以把相关文件放置在配置的“代码目录”下，“启动方式”必须选择“预置框架”。 需要
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 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PR
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e控制台。当前推理基础镜像使用的python的logging模块，采用的是默认的日志级别Warning，即当前只有warning级别的日志可以默认查询出来。如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来，需要在代码中指定logging的输出日志等级为INFO级别。 处理方法 在推理代
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其
小，是否占满了磁盘空间。具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 如数据大小已超过/cache目录大小，则可以考虑通过SFS来额外挂载数据盘进行扩容。 将数据和checkpoint保存在/cache目录或者/home/ma-user/目录。 检查c
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