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重装的包与镜像装CUDA版本不匹配 问题现象 在现有镜像基础上，重新装了引擎版本，或者编译了新的CUDA包，出现如下错误： 1.“RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /pytorch/aten/s
服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 问题现象 启动服务失败，报错：资源不足，服务调度失败。（Schedule failed due to insufficient resources. Retry later.或ModelArts.3976：No resources
用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount 问题现象 在Notebook执行兼容gpu的脚本时报错不兼容，但是通过nvcc --version排查显示是兼容。 import torch import sys print('A'
删除训练作业参数 功能介绍 删除训练作业参数。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-job-configs/{config_name} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题： LLM大语言模型训练推理
基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导 昇腾性能自动诊断工具使用说明 基于ModelArts performance advisor插件的昇腾PyTorch性能调优步骤 创建Notebook并执行性能诊断任务 advisor分析报告html文件详解 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
filelists文件夹 train.txt和val.txt内容参考如下，为处理后视频数据的目录名字。 图3 train.txt和val.txt内容 训练专家唇形同步鉴别器。 如果使用LRS2数据集，可选择跳过此步骤。如果使用自己的数据集，训练命令参考如下。 python color_syncnet_train
示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 4
享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址
Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。
Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。
Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。
Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。 本案例中，若用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。
本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件，例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件，例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中，得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。
动态benchmark 获取测试数据集。 动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT:
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