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GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后，出现获取显卡失败的现象，报错如下： > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__
0.0.0:29500 (errno: 98 - Address already in use).”。 原因：训练作业的端口号有冲突。 处理建议：更改代码中的端口号，重启训练作业。 查看训练作业的“日志”，出现报错“WARNING: root: Retry=7, Wait=0.4,
GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？ 问题现象 GP Ant8支持RoCE网卡， Ubuntu20.04场景，在进行nccl-tests时，总线带宽理论峰值可达90GB/s，但实际测试下来的结果只有35GB/s。 原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linu
事项： nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致，可参考安装nvidia-fabricmanager方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配，可单击此处可查看配套关系和安装方法。 使用该裸金属服务器制作自定义镜像时， 必须清除残留文件，请参考清理文件。
0）的地址，设置为任务worker-0的通信域名。 master_port：在主任务（rank 0）上，用于分布式训练期间通信的端口。默认设置为18888端口。当遇到master_port冲突问题时，可通过设置MA_TORCHRUN_MASTER_PORT环境变量值修改端口配置。 rdzv_id：Rendez
py --port 8443 --force-fp16 --listen --port 端口号与启动容器时映射到宿主机的端口号保持一致。 发送服务请求。 从浏览器访问ComfyUI服务。在浏览器中输入 http://{ip}:{port} 这里的ip为宿主机节点ip，port为启动ComfyUI使用的端口号。
多模态 什么是多模态 多模态（Multimodality）是集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。具体来说，在机器学习和人工智能领域，多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的
自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 当用户使用基于MPI和Horovod框架的自定义镜像进行分布式训练时，需配置训练作业节点间SSH免密互信，否则训练会失败。 配置节点间SSH免密互信涉及代码适配和训练作业参数配置，本文提供了一个操作示例。 准备一个预装OpenSSH的自
ndspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以opena
ndspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以opena
--hostname：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大，会
如果已经开启，则直接进入4。 登录Grafana。 Grafana默认在本地的3000端口启动，打开链接http://localhost:3000，出现Grafana的登录界面。首次登录用户名和密码为admin，登录成功后请根据提示修改密码。 父主题： 安装配置Grafana
vllm、mindspore等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。
启动推理服务之前检查卡是否被占用、端口是否被占用，是否有对应运行的进程 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。启动后容器默认端口是8080。
由于Huggingface网站的限制，访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器，否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时，更多的时候是在适配Diffusers和Stable Diffusion WebUI，使其能够在昇腾的设备上运行。其中，
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
关闭详细日志命令： unset DETAIL_TIME_LOG 配置后重启推理服务生效。 Step7 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM（v0
ED； 如果无法建立连接，如果是401状态码，检查认证信息； 如果显示WRONG_VERSION_NUMBER等关键字，检查自定义镜像的端口和ws跟wss的配置是否正确。 连接成功后结果如下： 图3 连接成功 优先验证自定义镜像提供的websocket服务的情况，不同的工具实现的
ser工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 注意：训练作业的资源池以及ECS都需要联通外网，否则会安装和下载失败。 ECS获取和上传基础镜像 创建ECS。 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配
数据集数据预处理方法集 │ ├── chatglm.py # 处理请求相应模块, 一般和chatglm的官方评测数据集ceval搭配 │ ├── llama.py # 处理请求相应模块, 一般和llama的评测数据集mmlu搭配 ├── mmlu-exam, mmlu数据集 ├──
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