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昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下，软件包获取路径：Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型，包名：AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练：
02:33 AI开发流程科普视频 特性讲解 昇腾云服务 产品介绍 03:55 了解什么是昇腾云服务 华为云ModelArts服务视频 训练作业容错检查功能介绍 04:48 了解什么是训练作业容错检查功能 华为云ModelArts服务视频 高可用冗余节点功能介绍 03:07 了解什么是高可用冗余节点功能
Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 选择“我的服务”页签。 选择模型服务，单击操作列的“更多 > 扩缩容”，进入扩缩容页面。 在扩缩容页面，根据业务需要增删模型服务的实例数，配置完成后，单击“确认”提交扩缩容任务。 在我的服务列表，单击服务名称，进入服务详情页，可以查看修改后的实例数是否生效。
部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found 问题现象 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found，using CUDA_HOME='/usr/local/cuda'。 原因分析 从日志报错信息No CUDA runtime is
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题： 主流开源大模型基于Lite
示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一：根据指定的job_id查询。 from modelarts.session import Session from modelarts
【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 华为云计划于2024/10/31 00:00（北京时间）用AI开发平台ModelArts的新版数据集全面替代旧版数据集，旧版数据集正式下线。 下线范围 下线区域：华北-北京四（其他区域已下线） 受影响服务 ModelArts旧版数据集。
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
process the new request 原因分析 该报错是因为发送预测请求后，服务出现停止后又启动的情况。 处理方法 需要您检查服务使用的镜像，确定服务停止的原因，修复问题。重新创建模型部署服务。 父主题： 服务部署
发包，具有root权限，结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 开通裸金属服务器资源请参见DevServer资源开通，在裸金属服务器上搭建迁移环境请参见裸金属服务器环境配置指导，使用ModelArts提供的基础容器镜像请参见容器环境搭建。 训练代码迁移 前提条件
Connection timed out"如何解决？ 问题现象 原因分析 原因分析一：实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法：请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二：本地网络不通。 解决方法：检查本地网络以及网络限制。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
cend资源能够正常使用，需要配置好对应的驱动。 Cluster支持两种配置驱动的方式： 方式一：购买资源池时通过自定义驱动参数进行配置 方式二：通过驱动升级功能对已有的资源池驱动版本进行升级 方式一：购买资源池时通过自定义驱动参数进行配置 在购买资源池页面，部分GPU和Asce
示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一：根据指定的job_id删除。 from modelarts.session import Session from modelarts
本文档。 确保容器可以访问公网。 步骤一：准备环境 请参考Lite Server资源开通，购买Server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。 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
图2 选不到Kernel 原因分析 用户误操作引起的。 解决方案 打开Terminal窗口，执行以下命令启动kernelgateway服务。 API_TYPE=kernel_gateway.jupyter_websocket LOG_DIR="/home/ma-user/log" mkdir
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务，服务处于运行中状态，预测时报错：{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面
地址。 out_file_name：输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀 字段名称 （可设置为None，此时预训练数据集只有 input output 两段）输入前缀，（例如：您是一个xxx专家,您需要回答下面问题） input_name：预训练json文件的指令输入
服务状态一直处于“部署中” 问题现象 服务状态一直处于“部署中”，查看模型日志未发现服务有明显错误。 原因分析 一般情况都是模型的端口配置有问题。建议您首先检查创建模型的端口是否正确。 处理方法 模型的端口没有配置，如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号，需要在部署模型时，配置对应的端口号，使新的模型重新部署服务。
地址。 out_file_name：输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀 字段名称 （可设置为None，此时预训练数据集只有 input output 两段）输入前缀，（例如：您是一个xxx专家,您需要回答下面问题） input_name：预训练json文件的指令输入
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