检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡，GPU算力为-gencode
], "max_tokens": args.max_tokens, "temperature": args.temperature, "ignore_eos": args.ignore_eos, "stream": args
续计费。 按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费 弹性文件服务SFS Turbo 使用专属资源池进行训练时，支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo。用于存储模型训练的代码及输入输出数据。 具体费用可参见弹性文件服务价格详情。 按需计费 包年/包月
curl http://localhost:8080/generate -d '{"prompt": "hello", "temperature":0, "max_tokens":20}' vLLM接口请求参数说明参考：https://docs.vllm.ai/en/stable
], "max_tokens": args.max_tokens, "temperature": args.temperature, "ignore_eos": args.ignore_eos, "stream": args
], "max_tokens": args.max_tokens, "temperature": args.temperature, "ignore_eos": args.ignore_eos, "stream": args
如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
像有以下特点： 零配置，即开即用，面向特定的场景，将AI开发过程中常用的依赖环境进行固化，提供合适的软件、操作系统、网络等配置策略，通过在硬件上的充分测试，确保其兼容性和性能最合适。 方便自定义，预置镜像已经在SWR仓库中，通过对预置镜像的扩展完成自定义镜像注册。 安全可信，基于
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可
如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
"prompt": "hello", "max_tokens": 100, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "presence_penalty":2 }'
作业优先级。 SFS Turbo 当ModelArts和SFS Turbo间网络直通时，训练作业支持挂载多个SFS Turbo存放训练数据。单击“增加挂载配置”，填写如下参数。 “文件系统”：选择一个SFS Turbo。 “云上挂载路径”：输入SFS Turbo对应在训练容器内的云上挂载路径。
"prompt": "hello", "max_tokens": 100, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "presence_penalty":2 }'
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可
username = data['name'] rsp_msg = 'Hello, {}!'.format(username) return json.dumps({"response":rsp_msg}, indent=4) @app.route('/goodbye', methods=['GET'])
username = data['name'] rsp_msg = 'Hello, {}!'.format(username) return json.dumps({"response":rsp_msg}, indent=4) @app.route('/goodbye', methods=['GET'])
训练作业运行失败，返回错误码139，如下图所示： [Modelarts Service Log]Training end with reeturn code: 139 INFO:root:Using MoXing-v1.17.2-c806a92f INFO;root:Using OBS-Python-SDK-3
问题现象 训练作业运行失败，日志中出现如下类似报错： [Modelarts Service Log]Training end with return code: 137 原因分析 日志显示训练进程的退出码为137。训练进程表示用户的代码启动后的进程，所以这里的退出码是用户的训练作业代
=X6c3N3eztX7cr3Arvqu&version_id=XwTuRqI9En7xuZskW70%2CJ4Eh2FDEWH1qnDlD3hQ&task_type=sys_data_analyse&return_result=true&query_current=true 响应示例
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
