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为5.4.0-144-generic。 第二条命令为重新生成GRUB引导程序的配置文件,用于在启动计算机时加载操作系统, 命令将使用新安装的内核镜像更新GRUB的配置文件,以便在下次启动时加载新的内核。 父主题: Lite Server
远程连接处于retry状态如何解决? 问题现象 原因分析 之前下载VS Code server失败,有残留信息,导致本次无法下载。 解决方法 方法一(本地):打开命令面板(Windows: Ctrl+Shift+P,macOS:Cmd+Shift+P),搜索“Kill VS Code
训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码? 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VsCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。
GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 GPU A系列裸金属服务器没有任务但GPU被占用如何解决 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? GPU裸金属服务器更换NV
创建失败的专属资源池删除后,控制台为什么还能看到? 在控制台页面操作删除专属资源池后,后端服务需要进行资源实例释放。在资源实例释放过程中,用户依然可以查询到资源池。如果需要创建专属资源池,建议等待5min后再创建,且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资源池。如果做UI自动化测试,建议用例用随机串替代。
x86_x64架构的主机为例,您可以购买相同规格的ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。镜像选择公共镜像,推荐使用ubuntu18.04的镜像。 图1 创建ECS服务器-选择X86架构的公共镜像 登录主机后,安装D
入,而因为集群volcano没有污点容忍,且集群内只有一个节点,导致vocalno无法启动,进而导致modelarts-os节点上管理污点的maos-node-agent容器无法启动,使得污点无法被自动清理。 处理方法 (推荐)解决方案一(按需使用volcano调度器): CCE
远程连接处于retry状态如何解决? 问题现象 原因分析 之前下载VS Code server失败,有残留信息,导致本次无法下载。 解决方法 方法一(本地):打开命令面板(Windows: Ctrl+Shift+P,macOS:Cmd+Shift+P),搜索“Kill VS Code
failed” 问题现象 VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”。 原因分析 可能是所在环境的网络有问题,无法自动下载VS Code Server,请手动安装。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。
附录:Standard大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录:Standard大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录:大模型推理standard常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
failed” 问题现象 VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”。 原因分析 可能是所在环境的网络有问题,无法自动下载VS Code Server,请手动安装。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。
码,如果无法输出“end”,表明程序阻塞。 print('start') kv_store = mxnet.kv.create('dist_async') print('end') 原因分析 worker阻塞的原因可能是连不上server。 处理方法 将如下代码放在“启动文件”里“import
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
准备一台具有Docker功能的机器,如果没有,建议申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP,并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本,方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同ECS服务器上的操作,请参考本案例。 登录ECS控制台,购买弹性云服务器,镜像选择“公共镜像”,推荐使用ubuntu18
IDL中的WebSocket API由W3C标准化。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。 前提条件
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len