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文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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客户创建了多个虚拟环境，numba库安装在了python-3.7.10中，如图1所示。 图1 查询创建的虚拟环境 解决方案 在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前虚拟环境，默认进入base环境。执行pip list命令查询已安装的包，然后安装需要的依赖进行保存，最后切换至指定的虚拟环境后再运行脚本。
装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/.lab/console查询 前端插件安装目录为：/home/ma-user/.local/share/jupyter/labextensions 后端插件代码安装目录：/home/ma-user/
华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 无成功响应参数。 表2 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg
ModelArts日志查询界面看到日志 通过OBS创建模型时，构建日志中提示pip下载包失败 通过自定义镜像创建模型失败 导入模型后部署服务，提示磁盘不足 创建模型成功后，部署服务报错，如何排查代码问题 自定义镜像导入配置运行时依赖无效 通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 对训练作业的描
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 问题现象 训练作业的“状态”为“运行失败”。 原因分析 训练作业的监控内存指标持续升高，导致最后训练作业失败。 处理步骤 查询训练作业的日志和监控信息，是否存在明确的OOM报错信息。 是，训练作业的日志里存在OOM报错，执行2。 否，训练作业的日志里没有OOM报错，但是存在监控指标异常，执行3。
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