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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
Gallery仓库 在服务器执行如下命令，可以将AI Gallery仓库的所有文件下载到服务器的缓存目录下。 gallery-cli download {repo_id} 如下所示，表示下载AI Gallery仓库“test_cli_model1”到服务器的缓存目录“/test”下，当回显“100%”时表示下载完成。
首先需要选择已有的MRS集群，并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录，导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明，请参考MRS用户指南。 图1 从MRS导入数据 集群名称：系统自动将当前账号下的MRS集群展现在此列表中，但是流式集群不支持导入操作。请在下拉框中选择您所需的集群。
选择您所需的DWS集群。 数据库名称：根据选择的DWS集群，填写数据所在的数据库名称。 表名称：根据选择的数据库，填写数据所在的表。 用户名：输入DWS集群管理员用户的用户名。 密码：输入DWS集群管理员用户的密码。 从DWS导入数据，需要借助DLI的功能，如果用户没有访问DLI
该节点通过调用MRS服务，提供大数据集群计算能力。主要用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时，可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MRS服务下查看自己账号下可用的MRS集群，如果没有，则需要创建，当前需要集群有Spark组件，安装时，注意勾选上。
GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 问题现象 GP Vnt1裸金属服务器，操作系统为EulerOS 2.9(基于CentOS制作的Linux发行版)，经常遇到服务器重启后，操作系统内核无故升级，导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用，只能卸载重新安装。
kubectl是Kubernetes集群的命令行工具，配置kubectl后，您可通过kubectl命令操作Kubernetes集群。本文介绍如何配置kubectl工具，操作步骤如下。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，进入“弹性集群 Cluster”页面，选择“Lite
468675/test_cli_model1”，则该资产的“repo_id”为“ur5468675/test_cli_model1”。 图1 复制完整资产名称 获取待上传的文件名 获取待上传的文件在服务器的绝对路径。 上传单个文件 在服务器执行如下命令，可以将服务器上的文件上传到AI
创建失败/变更失败 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，进入“弹性集群 Cluster”页面。 您可以通过单击“购买AI专属集群”右侧的“操作记录”，查看当前处于失败状态的资源池信息。 图1 创建失败资源池信息 鼠标悬停
在ModelArts侧进行节点重置后，modelarts-os会向节点添加准入污点，进行节点准入，而因为集群volcano没有污点容忍，且集群内只有一个节点，导致volcano无法启动，进而导致modelarts-os节点上管理污点的maos-node-agent容器无法启动，使得污点无法被自动清理。 处理方法 （
eval_dataset: gsm8k_test 样例yaml配置文件结构分为 base块：基础配置块 ModelName块：该模型所需配置的参数，如qwen2.5-7b块 样例截图如下： 开始训练测试，具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试，根据实际情况决定。 父主题： 训练benchmark工具
箱即用，对预置大模型进行二次开发，用于生产商用。 ModelArts Lite-Server 面向云主机资源型用户，基于裸金属服务器进行封装，可以通过弹性公网IP直接访问操作服务器。 适用于已经自建AI开发平台，仅有算力需求的用户，提供高性价比的AI算力，并预装主流AI开发套件以及自研的加速插件。
eval_dataset: gsm8k_test 样例yaml配置文件结构分为 base块：基础配置块 ModelName块：该模型所需配置的参数，如qwen2.5-7b块 样例截图如下： 开始训练测试，具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试，根据实际情况决定。 父主题： 训练benchmark工具
s申请更多资源。 图5 报错信息 ECS、BMS节点创建失败？ 查看资源池失败报错信息： 包含错误码，如：Ecs.0000时，可查看弹性云服务器 ECS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。 包含错误码，如：BMS.0001时，可查看裸金属服务器 BMS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。
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
Standard上运行GPU多机多卡训练作业 操作流程 准备工作： 购买服务资源（VPC/SFS/OBS/SWR/ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练：
Server-Sent Events（SSE）是一种服务器向客户端推送数据的技术，它是一种基于HTTP的推送技术，服务器可以向客户端推送事件。这种技术通常用于实现服务器向客户端推送实时数据，例如聊天应用、实时新闻更新等。 SSE主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求（例如ChatGP
ECS获取基础镜像 Step1 登录ECS服务器 根据创建ECS服务器创建完成ECS服务器后，单击“远程登录”，可使用华为CloudShell远程登录。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。 Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1
# 模型验证，设置模型为验证模式，加载验证数据，计算损失函数和准确率 def test(model, device, test_loader): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad():
卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度，不代表最佳性能。 以llama2-13b为例，NPU
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