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问题现象 在使用pytorch启动多进程的时候，出现如下报错： RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess 原因分析 出现该问题的可能原因如下： multiprocessing启动方式有误。 处理方法 可以参考官方文档，如下：
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
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开发空间>Workflow”，进入Workflow总览页面。 在工作流列表上方的搜索框中，根据您需要的属性类型，例如名称、状态、当前节点、启动时间、运行时长或标签等，过滤出相应的工作流。 图1 属性类型 单击搜索框右侧的按钮，可设置Workflow列表页需要展示的内容和展示效果。
配置后重启服务生效。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在
查看当前内核版本，并且锁定reboot后默认启动的内核版本，执行如下命令： grub2-set-default 'EulerOS (4.18.0-147.5.1.6.h934.eulerosv2r9.x86_64) 2.0 (SP9x86_64)' 执行后查看默认启动的内核版本是否和上述设置的相同：
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
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如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练？ ModelArts会帮用户生成RANK_TABLE_FILE文件，可通过环境变量查看文件位置。 在Notebook中打开terminal，可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE： 1 env
训练作业的自定义镜像如何安装Moxing？ 为避免自动安装Moxing会影响用户自定义镜像中的包环境，所以自定义镜像需要用户手动安装Moxing。Moxing安装包会在作业启动后放在“/home/ma-user/modelarts/package/”目录下。可在使用Moxing功
CREATING：创建中 STARTING：启动中 STOPPING：停止中 DELETING：删除中 RUNNING：运行中 STOPPED：已停止 SNAPSHOTTING：快照中(保存镜像时的状态) CREATE_FAILED：创建失败 START_FAILED：启动失败 DELETE_FAILED：删除失败
创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（简称ps）和worker两种角色，ps和worker会被调度到相同的机器上。由于训练数据对于ps没有用，
Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序，示例中的工作流在启动后将从左往右顺序执行。DAG也支持多分支结构，用户可根据实际场景进行灵活设计，在多分支场景下，并行分支的节点支持并行运行，具体请参考配置多分支节点数据章节。
ption, placeholder_format="cluster") ) 在控制台上如何使用MRS节点 Workflow发布后，在Workflow配置页，配置节点的数据输入，输出，启动脚本，集群ID等参数。 父主题： Workflow高阶能力
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