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lspci查询缺少设备 LspciCardNotFound 重要 一般是由于NPU掉卡 转硬件处理 NPU卡无法正常使用 NPU: 温度超过阈值 TemperatureOverUpperLimit 重要 可能是由于DDR颗粒温度过高或过温软件预警 暂停业务，重启系统，查看散热系统，device复位
提交训练作业报错“Invalid OBS path” 使用PyCharm Toolkit提交训练作业报错NoSuchKey 部署上线时，出现错误 如何查看PyCharm ToolKit的错误日志 如何通过PyCharm ToolKit创建多个作业同时训练？ 使用PyCharm ToolKit
Server failed to start”如何解决？ 问题现象 解决方法 检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本，如果是，请查看Remote-SSH版本，如果低于v0.76.1，请升级Remote-SSH。 打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，
使用token替换原先的密码授权方式，在git clone私有仓库和git push文件时，需要在授权方式框中输入token（见下图）；具体获取token方式请参考查看GitHub中Personal Access Token信息。 父主题： JupyterLab插件故障
例并使用。关于Dockerfile的具体编写方法，请参考官网。 查询基础镜像（第三方镜像可跳过此步骤） ModelArts提供的公共镜像，请参考Notebook专属预置镜像列表，根据预置镜像的引擎类型在对应的章节查看镜像URL。 连接容器镜像服务。 登录容器镜像服务控制台。选择左
批量删除 标注人员管理 如果您创建的标注作业，开启了团队标注，“标注人员管理”页面中可查看团队标注作业的标注详情。添加、修改或删除标注成员。 登录“数据准备>数据标注”，在“我创建的”页签下可查看所有的标注作业列表。 在作业列表的“名称”列，根据标注作业名称找到对应的团队标注作业。（团队标注作业的名称后带有标识。）
左侧菜单栏选择“解决方案”进入解决方案列表页，单击右上方的“发布”，进入发布解决方案页面。 根据界面提示填写解决方案的相关信息，单击下方的“提交”。 在解决方案列表页可以查看发布的方案信息。 父主题： 合作伙伴
1小时内的实际使用时长进行扣费。 实际计费规则 资源按时价扣费，真正计费的价格以实际账单为准。查看账单请参见账单介绍。 用户在创建AI Gallery工具链服务选择付费资源时，可以查看到付费资源的单价，在使用过程中，该资源可能由于平台的折扣优惠变化导致单价发生变化，而云服务是先使
专属资源池从创建到启用需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非创建时间。您可以在专属资源池详情页“基本信息”页签查看创建时间，在“事件”页签查看“事件信息”为“创建资源池管理节点成功”的“事件发生时间”，创建成功的时间点对应界面上的“事件发生时间”。 对于公共资源池：
再放入netron官网中，查看其inputShape。 如果netron中没有显示inputShape，可能由于使用了动态shape模型导致，请确保使用的是静态shape模型。静态shape模型文件导出方法请参考模型准备。 图1 netron中查看inputShape 精度选择。
介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
建议您按以下步骤排查处理： 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本（customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明）。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。
介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
torch_npu.fast_gelu 示例一 替换torch.nn.functional.fast_gelu方法，实现上有些差异，激活函数输出结果会不同。 torch原生代码示例如下： import torch input_data = torch.rand(64, 32).cuda()
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解决方案 方法1（推荐），建议将此数据集重新发布版本，然后再使用新版本的Manifest文件导入。 方法2，修改您本地的Manifest文件，查找OBS目录下的数据变更，根据变更同步修改Manifest。确保Manifest文件与OBS目录下的数据现状相同，然后使用修改后的Manifest文件导入。
码的_preprocess方法中，该方法将输入的http body转换成模型期望的输入，具体的指导可以查看文档：模型推理代码编写说明。 模型从AI Gallery中获取的：请查看AI Gallery中的调用说明或者咨询该模型的提供方。 建议与总结 无 父主题： 在线服务
”，下载密钥。 图4 新增访问密钥 密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 父主题： 一般性问题
--prefix /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-new-env python=3.7.10 -y 查看现有的conda虚拟环境，此时可能出现新创建的虚拟环境的名称为空的情况。 # shell conda env list # conda environments:
可在Terminal中解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。 父主题： 文件上传下载
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