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处理方法 服务部署失败后,进入服务详情界面,查看服务部署日志,明确服务部署失败原因(用户代码输出需要使用标准输入输出函数,否则输出的内容不会呈现到前端页面日志)。根据日志中提示的报错信息找到对应的代码进行定位。 如果模型启动失败根本没有日志,则考虑使用推理模型调试功能,具体参见:在开发环境中构建并调试推理镜像。
性能约束:单次请求最大可以接受时延需小于1s 性能预期:QPS 20/s - 业务访问方式 推理业务访问:“客户端 -> 云服务” 或 “云客户端 -> 云服务”。 推理业务时延要求,客户端到云服务端到端可接受时延。 例如:当前是“客户端 -> 云服务”模式,客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。 - 模型参数规模,是否涉及分布式推理
通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(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。 配置Cluster资源,确保可以通过公网访问Cluster机器,具体配置请参见配置Lite
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
出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新部署在线服务。如果重试超过3次仍无法解决,请获取如下信息,并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取服务ID。 进入“部署上线>在线服务”页面,在服务列表中找到自动学习任务中部署的在线服务,自动学习部署的服务都是以“exeML
rc2 PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。
此外下面举出几种常见的减少镜像大小的方式。 减少目的镜像层数 举例:假设需要安装两个pip包six,numpy,将安装放到同一层,而不是放到不同层: 正确方式: RUN pip install six &&\ pip install numpy 不宜方式: RUN pip install
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。
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个
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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
机器之间网络互通。 购买Server资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(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。
ModelArts自动学习-文本分类正式下线后,所有用户将无法使用自动学习的文本分类功能创建项目,但仍可查看历史使用文本分类功能创建的作业。 如您有任何问题,可随时通过工单或者服务热线(+86-4000-955-988或+86-950808)与我们联系。 感谢您对华为云的支持! 父主题: 下线公告
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包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改: 亲和优化器使能,在train.py中修改优化器为apex混合精度模式下的DDP优化方式(修改点:注释第161和167行,增加第168~170行)。 二进制调优使能,减少算子编译耗时,在train.py头文件导入之后添加 (修改点:增加第37行)。
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSpeed的核心思想是在单
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