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docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
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单击图中的pytorch_1_8,即可创建一个ipynb文件,导入torch,可以看到安装的pytorch 1.8已经能够使用。 图9 创建一个ipynb文件 再打开一个Terminal,查看ffmpeg和gcc的版本,是Dockerfile中安装的版本。 图10 查看ffmpeg和gcc的版本
count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的算法总数。 limit Integer 查询到当前用户名下的所有算法限制个数。 offset Integer 查询到当前用户名下的所有算法查询偏移量。 sort_by String 查询到当前用户名下的所有算法排序依赖字段。
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本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的vLLM
如图所示为8卡,pod配置成功。 图4 查看卡信息 查看卡间通信配置文件,执行以下命令。 cat /user/config/jobstart_hccl.json 多卡训练时,需要依赖“rank_table_file”做卡间通信的配置文件,该文件自动生成,pod启动之后文件地址。为“/user/config/jobstart_hccl
l路径下。 --tensor-parallel-size:并行卡数。此处举例为1,表示使用单卡启动服务。 --host: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-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后在等待池等候处理。
可纠正ECC错误(单比特ECC错误),不影响业务。观测方式:nvidia-smi -a中查询到Volatile Correctable记录。 L2: 不可纠正ECC错误(多比特ECC错误),当次业务受损,重启进程可恢复。观测方式:nvidia-smi -a中查询到Volatile Uncorrectable记录。 L3:
Engine来制作自定义镜像。 准备名为context的文件夹。 mkdir -p context 准备可用的pip源文件pip.conf。本示例使用华为开源镜像站提供的pip源,其pip.conf文件内容如下。 [global] index-url = https://repo.huaweicloud
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前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。 进入JupyterLab页面,在待分享的ipynb文件右侧,单击“创建分享”按钮,弹出“发布AI Gallery
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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 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。 父主题: 环境配置故障
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