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通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。
”、“GB”“TB”。 日志上传路径：AI诊断日志上传路径。 数据增加方式：当前支持乘法方式。 乘法系数：数值范围[2, 100]。 超过时间：数值范围[150, 3600]。 NCCL Test节点名称列表：不可为空，且被选择的节点须为可用状态。 单击“确认”，即可开始诊断。 父主题：
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 若重启后，还是会Pending，建议多重复重启几次。
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
910-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明： 如果上述软件获取路径
AscendCloud-6.3.909软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
新增委托：如果没有委托可选，可以在新增委托中创建委托权限。对于首次使用ModelArts的用户，需要新增委托。 “新增委托 > 委托名称” 系统自动创建委托名称，用户可以手动修改。 “新增委托 > 权限配置 > 普通用户” 普通用户包括用户使用ModelArts完成AI开发的所有必要功
torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, ) 3）为减少量化时间，建议将以下参数设置为512； NUM_CALIBRATION_SAMPLES = 512 执行权重量化： python deepseek_moe_w8a8_int8
AscendCloud-6.3.910软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明： 如果上述软件获取路
方式四：使用Java语言发送预测请求。 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。 前提条件 已经获取用户Token、预测文件的本地路径、在线服务的调用地址和在线服务的输入参数信息。
str、Placeholder model_version 模型的版本，格式需为“数值.数值.数值”，其中数值为1-2位正整数。该字段不填时，版本号自动增加。 注意： 版本不可以出现例如01.01.01等以0开头的版本号形式。 否 str、Placeholder runtime 模型运行时
String 指定查询的排序方式，默认是作业参数名称“config_name”，目前支持的排序还有作业参数描述“config_desc”及参数创建时间 “create_time”。sample的配置类型不支持“create_time”的排序方式。 order 否 String 可选值有以下两种。
指定查询的排序方式，默认是作业名称作业id“job_id” ，目前支持的排序还有作业名称“job_name”,作业描述“job_desc”，创建时间“create_time” ，作业状态“status”。 order 否 String 可选值。 “asc”为递增排序，默认为“asc”。
分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.905-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E 如果没有软件下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像包 swr.cn-southwest-2
整个作业失败。 重复打印日志，该日志表示正在读取远端存在的文件，当文件列表读取完成以后，开始下载数据。如果文件比较多，那么该过程会消耗较长时间。 处理方法 在创建训练作业时，数据可以保存到OBS上。不建议使用TensorFlow、MXNet、PyTorch的OBS接口直接从OBS上读取数据。
s.py 问题4：Error waiting on exit barrier错误 错误截图： 报错原因：多线程退出各个节点间超时时间默认为300s，时间设置过短。 解决措施： 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数：
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
TP：张量并行也叫层内并行，通过将网络中的权重切分到不同的设备，从而降低单个设备的显存消耗，使得超大规模模型训练成为可能。张量并行不会增加设备等待时间，除了通信代价外，没有额外代价。 PP：流水线并行将模型的不同层放置到不同的计算设备，降低单个计算设备的显存消耗，从而实现超大规模模型训练
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