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running. 可能原因 镜像过大Push任务一直在运行，或实例节点有问题。 解决方法 以对应租户的华为云账号登录SWR服务，查看镜像是否已经Push成功。 如果Push成功，请重新注册镜像。 如果未Push成功，联系SRE查看对应实例的节点是否有问题。 父主题： 自定义镜像故障
cripts文件夹，例如“c:\python\python**\Scripts”。 配置pip源。以Windows环境为例，配置pip源方法如下： 新建pip文件夹。启动cmd，输入set命令，查看APPDATA路径。并在APPDATA对应路径下创建pip文件夹。文件内容示例如下：
/v2/{project_id}/workforces/worker-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1
自定义镜像的默认用户必须为“uid”为“1000”的用户。 自定义镜像中不能安装GPU或Ascend驱动程序。当用户选择GPU资源运行训练作业时，ModelArts后台自动将GPU驱动程序放置在训练环境中的 /usr/local/nvidia目录；当用户选择Ascend资源运
TmsTag 参数 参数类型 描述 key String TMS标签的key。长度不能超过128个字符，首尾不能有空格，不能以_sys_开头。 value String TMS标签的value。长度不能超过255个字符。 请求示例 GET https://endpoint/v2/{project_id
max_model_len is greater than the drived max_model_len。 解决方法：修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型
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d} (request body携带status信息) modelarts:service:action - √ √ 启动停止边缘节点服务实例 PUT /v1/{project_id}/services/{service_id}/nodes/{node_id}/status (request
is_success Boolean 请求是否成功。 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 spec_total_count Integer
参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String TMS标签的key。长度不能超过128个字符，首尾不能有空格，不能以_sys_开头。 value 是 String TMS标签的value。长度不能超过255个字符。 响应参数 状态码： 204 表4 响应Body参数 参数 参数类型
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
ed提供了一系列的优化技术，如ZeRO内存优化、分布式训练等，可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架，主要针对分布式训练场景。Accelerate的核心思想是通过模型并行和数据并行来实现分布式训练，从而提高训练速度。Accelerat
请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数
模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion:
GP Vnt1裸金属服务器支持的镜像详情 Vnt1规格在北京四、北京一和上海一虽然规格相同，但是产品的配置、发布时间都存在很大差异，因此镜像不能共用。 镜像名称：Ubuntu-18.04-for-BareMetal-Vnt1-p3-with-NVIDIA-470-CUDA-11.4
模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion:
模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion:
llama2系列模型执行脚本的文件夹 |──llama3 # llama3系列模型执行脚本的文件夹 |──qwen # Qwen系列模型执行脚本的文件夹
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