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注册中心地址错误 问题描述 当使用Spring Cloud Huawei时，启动微服务时，当报错示例如下： send request to https://192.168.10.1:30100/v4/default/registry/microservices failed and
管理应用中的错误码 操作场景 调用接口出错后，用户可根据每个接口对应的错误码来定位错误原因。AstroZero支持用户自定义错误码，并支持对错误码描述进行多语言国际化配置，实现根据语言的不同将错误码描述信息进行不同的展示。 除了在环境配置中设置错误码，用户还可以在应用开发设计器中
管理应用中的工作流 工作流即业务流程管理，源自业界工作流N 2.0标准。低代码平台基于该规范实现了自己的业务流程管理系统，由于工作流本身已成为了业界一套行业规范，因此在低代码平台中称实现此类流程的引擎为工作流。在AstroZero环境配置中，可管理账号下所有的工作流，包括查看、启用、禁用、运行工作流等。
配置HBase权限策略时无法使用通配符搜索已存在的HBase表 问题 添加HBase的Ranger访问权限策略时，在策略中使用通配符搜索已存在的HBase表时，搜索不到已存在的表，并且在/var/log/Bigdata/ranger/rangeradmin/ranger-admin-*log中报以下错误
RDS for SQL Server 2017 企业版主备实例的登录名权限如何同步到只读实例 主实例创建的登录名（Login Name）会每分钟自动同步到只读实例，需要等待1分钟，同步完成后只读实例上才可以使用创建的登录名（Login Name）或修改密码权限。 在只读实例上可以添加、删除、修改登录名（Login
WLM_CONTROLGROUP_NG_CONFIG WLM_CONTROLGROUP_NG_CONFIG视图显示数据库内所有的node group的控制组信息，如表1所示。 表1 WLM_CONTROLGROUP_NG_CONFIG字段 名称 类型 描述 group_name text
GLOBAL_WLM_WORKLOAD_RUNTIME 显示当前用户在每个CN上执行作业时在CN上的状态信息，如表1所示。需要有监控管理员权限才可以访问。 表1 GLOBAL_WAL_WORKLOAD_RUNTIME字段 名称 类型 描述 node_name text 作业执行所在的CN的名称。
LOCAL_IO_WAIT_INFO 显示当前节点I/O管控的实时统计信息，如表1所示。 表1 LOCAL_IO_WAIT_INFO字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 device_name text 节点挂载的数据磁盘名称。 read_per_second
在线迁移实例源端报“Disconnecting timedout slave”和“overcoming of output buffer limits” 当进行在线迁移时可能会出现如下报错： 源端报“Disconnecting timedout slave”，如下图： 解决方法：
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的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 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
执行训练任务 步骤一：上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
执行训练任务 执行训练任务（推荐） 执行训练任务（历史版本） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
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