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conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤2 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤3 启动容器镜像 启动容器镜像前请
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上，系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7，使用Pytorch2.0时出现如下错误： CUDA
中，确认信息无误，然后单击“确定”。只有处于“运行中/停止失败”状态的弹性节点Server可以执行停止操作。 停止服务器为“强制关机”方式，会中断您的业务，请确保服务器上的文件已保存。 父主题： Lite Server资源管理
资源池推理服务一直初始化中如何解决 问题现象 创建资源池时作业类型选择了推理服务，资源池创建成功后推理一直显示“环境初始化。 原因分析 专属池网段和推理微服务dispatcher网段冲突，导致专属池上的VPCEP终端节点无法创建，该region无法使用此网段创建包含推理服务的资源池。
在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务，如何修改端口？ 当模型配置文件中定义了具体的端口号，例如：8443，创建模型没有配置端口，或者配置了其他端口号，均会导致服务部署失败。您需要把模型中的端口号配置为8443，才能保证服务部署成功。 修改默认端口号，具体操作如下： 登
/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String data
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请
SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下：
GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
在ModelArts中使用边缘节点部署边缘服务时能否使用http接口协议？ 系统默认使用https。如果您想使用http，可以采取以下两种方式： 方式一：在部署边缘服务时添加如下环境变量： MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二：在
“模型部署>批量服务”，进入批量服务管理页面。单击目标服务名称，进入服务详情页面。您可以单击页面右上角“停止”，停止正在运行中服务。 部署方式为ModelArts边缘节点和ModelArts边缘资源池的服务不支持停止。 删除服务 如果服务不再使用，您可以删除服务释放资源。 登录M
在“未标注”页签文本列表中，页面左侧罗列“标注对象列表”。在列表中单击需标注的文本对象，选择右侧“标签集”中的标签进行标注。一个标注对象可添加多个标签。 以此类推，不断选中标注对象，并为其添加标签。 图4 文本分类标注 当所有的标注对象都已完成标注，单击页面下方“保存当前页”，完成“未标注”列表的文本标注。
GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？ 问题现象 GP Ant8支持RoCE网卡， Ubuntu20.04场景，在进行nccl-tests时，总线带宽理论峰值可达90GB/s，但实际测试下来的结果只有35GB/s。 原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linu
ModelArts部署在线服务时，如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突？ 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内
Server服务器创建时绑定的虚拟私有云，单击链接可跳转到虚拟私有云详情页。 裸金属服务器 Lite Server服务器为一台裸金属服务器，单击链接可跳转至对应弹性裸金属服务器的详情页。 镜像 Lite Server服务器的镜像。 创建时间 Lite Server服务器的创建时间。
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请
SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下：
SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下：
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step2 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像
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