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如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine
地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine
Docker Engine on Ubuntu。MiniConda与tflite安装包为第三方安装包,ModelArts不对其安全相关问题进行负责,如用户有安全方面的需求,可以对该安装包进行加固后发布成同样名称的文件上传到构建节点。 制作自定义镜像 确认Docker Engine版本。执行如下命令。
注意:CPU架构必须选择鲲鹏计算,镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配
如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 训练作业中的训练故障自动恢复功能包括: 训练容错检查(自动重启),帮助用户隔离故障节点,优化用户训练体验。详细可了解:训练容错检查 无条件自动重启,不管什么原因系统都会自动重启训练作业,提高训练成功率和提升作业的稳定性。详细可了解:无条件自动重启。
网络规划。 账号冻结导致创建失败? 查看资源池失败报错信息,存在"frozen deposit fail",表示账号冻结导致资源创建失败。检查账号状态和资源欠费情况,账号解冻后重新购买资源。 订单取消导致资源创建失败? 查看资源池失败报错信息,存在"the operation is
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine
请根据构建日志报错信息,定位服务预测失败原因,修改模型推理代码后,重新导入模型进行预测。 经典案例:在线服务预测报错MR.0105 出现其他情况,优先检查客户端和外部网络是否有问题。 以上方法均未解决问题,请联系系统管理员。 父主题: 服务预测
地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
String vpc id。 subnet 否 String 子网id。 securityGroups 否 Array of strings 安全组id集合。 表11 CreatingStep 参数 是否必选 参数类型 描述 step 否 Integer 创建步长。 type 否 String
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine
requirements are installed’ 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 用户/训练系统,将CUDA_VISIBLE_DEVICES传错了,检查CUDA_VISIBLE_DEVICES变量是否正常。 用户选择了1/2/4卡这些规格的作业,然后设置了CUDA_VISIBLE_DEVI
者增删标签。 如果增加了图片,您需要对增加的图片进行重新标注。如果您增删标签,建议对所有的图片进行排查和重新标注。对已标注的数据, 也需要检查是否需要增加新的标签。 在图片都标注完成后,单击右上角“开始训练”,在“训练设置”中,在“增量训练版本”中选择之前已完成的训练版本,在此版
ed_checkpoints中最大迭代次数(iter_000xxxx)Megatron格式权重文件。 lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字(表示训练后保存权重对应
ed_checkpoints中最大迭代次数(iter_000xxxx)Megatron格式权重文件。 lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字(表示训练后保存权重对应
获取API接口调用公网地址 如果信息正确,右下角连接状态处会显示:CONNECTED; 如果无法建立连接,如果是401状态码,检查认证信息; 如果显示WRONG_VERSION_NUMBER等关键字,检查自定义镜像的端口和ws跟wss的配置是否正确。 连接成功后结果如下: 图3 连接成功 优先验证自定义镜
了。 在代码目录中的.sh复制到容器之后,需要添加“x”可执行权限。 bash: /bin/ln: Permission denied 因安全问题,不支持用户开通使用In命令。 bash:/home/ma-user/.pip/pip.conf:Permission Denied