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请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业，实际可用的卡ID为0、1、2、3，但是您在进行cuda相关的运算时，例如"tensor.to(device="cuda:7")"，将张量搬到了7号GPU卡上，超过了实际可用的ID号。 如果cuda相关运算设置的卡ID号
Studio报错、使用Xcode构建APP报错等，您可以先查看日志信息进行定位分析。 多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。如果日志的信息不能定位问题，您可以通过设置环境变量调整日志等级，打印更多调试日志。 关于如何对MindSpore Lite遇到的问题进行定位与解决，请参见MindSpore Lite官网提供的问题定位指南。
模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
${path-to-file}/deepseekV3-bf16 --save_path ${path-to-file}/deepseekV3-w8a8 量化后的权重文件再复制到另外一台机器的相同目录。 DeepSeek量化FAQ Q：报错 This modeling file requires the following
训练作业运行失败，出现NCCL报错 自定义镜像训练作业失败定位思路 使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 使用自定义镜像创建训练作业找不到启动文件 训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 管理员和开发者权限分离 不允许子账号使用公共资源池创建作业 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 父主题： Standard权限管理
作镜像时安装。 操作步骤 下载MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz。 进入地址，单击“Download”，选择“Archive Versions”，“Version”选择“4.3-1.0.1.0”，“OS Distr
训练输入（参数名称：）下载失败，失败原因： [worker-0] 正在安装Python依赖包，导入文件： [worker-0] [耗时： 秒] Python依赖包安装完成，导入文件： [worker-0] 训练作业开始运行 [worker-0] 训练作业运行结束，退出码 [worker-0]
el） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出
L=1 export ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=1 模型转换时指定AOE调优配置文件。 # shell # 模型转换时指定AOE调优配置文件并将调优日志输出到aoe_unet.log。 mkdir aoe_output converter_lite
dels/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中：modelFile指定生成的mindir模型文件；device指定运行推理的设备。其他用法请参考benchmark文档。 测试结果如下所示： 图1 测试结果 父主题： 性能调优
用户选择的训练规格资源和算法不匹配。 例如：算法支持的是GPU规格，创建训练作业时选择了ASCEND规格的资源类型。 处理方法 查看算法代码中设置的训练资源规格。 检查创建训练作业时所选的资源规格是否正确，重新创建训练作业选择正确的资源规格。 父主题： 云上迁移适配故障
用户的自定义镜像中的ascend相关工具不可用，导致预检失败。 处理方法 通过给训练作业加环境变量“MA_DETECT_TRAIN_INJECT_CODE”并将对应的值设置成0，就可以将预检功能关闭。环境变量说明参考查看训练容器环境变量。 父主题： Ascend相关问题
max_model_len is greater than the drived max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模
slice(None, None, None))' is an invalid key 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 切分数据时，选择的数据不对。 处理方法 尝试如下代码： X = dataset.iloc[:,:-1].values 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您
表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
max_model_len is greater than the drived max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模
nsions 后端插件代码安装目录：/home/ma-user/.local/lib/python3.7/site-packages 配置文件目录：/home/ma-user/.jupyter/ 后端插件使用jupyter server extension list命令查询。 父主题：
for data must be int, float or bool 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 训练数据中出现了非int、float、bool类型数据。 处理方法 可参考如下代码，将错误列进行转换： from sklearn import preprocessing
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