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object 服务器网络信息。 root_volume 否 EvsVolume object 服务器系统盘信息。 server_type 否 String 服务器类型。枚举值如下： BMS：裸金属服务 ECS：弹性云服务 userdata 否 String 创建服务器时，用户自己定义数据。
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
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 Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件名} 如下所示，表示将服务器上的文件“D:\workplace\m
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step2 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远程登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。
使用Gallery CLI配置工具下载文件 在服务器（ModelArts Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器）上登录Gallery CLI配置工具后，通过命令“gallery-cli download”可以从AI Gallery仓库下载资源。 命令说明 登录Gallery
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step2 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远程登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。
docker.com | sh sudo systemctl --now enable docker 步骤二：安装NVIDIA容器工具集 设置仓库地址和GPG key： distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step2 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远程登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。
aarch64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。
单个弹性公网IP用于单个Server服务器：为单台Server服务器绑定一个弹性公网IP，该Server服务器独享网络资源。 单个弹性公网IP用于多个Server服务器：一个VPC配置一个EIP（弹性公网IP），通过NAT网关配置进行EIP资源共享，实现该VPC下的所有Server服务器均可以通过该E
x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18.04的镜像。 图1 创建ECS服务器-选择X86架构的公共镜像 登录主机后，安装D
xxx/xxx/pytorch.tar.gz . 将pytorch.tar.gz上传到OBS并设置公共读，并在构建时wget获取、解压、清理。 新镜像构建 基础镜像一般选用ubuntu 18.04的官方镜像，或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。
上传数据和算法至SFS（首次使用时需要） 前提条件 ECS服务器已挂载SFS，请参考ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 在ECS中已经创建ma-user和ma-group用户，请参考在ECS中创建ma-user和ma-group。 已经安装obsutil，请参考下载和安装obsutil。
在ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储后，支持将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 检查云服务环境。 ECS服务器和SFS的共享硬盘在相同的VPC或者对应VPC能够互联。 ECS服务器基础镜像用的是Ubuntu 18
设置断点续训练 什么是断点续训练 断点续训练是指因为某些原因（例如容错重启、资源抢占、作业卡死等）导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkp
MAC发送pause帧总数 NPU卡对应MAC 地址发送的 pause帧总报文数 count instance_id，npu npu_mac_rx_mac_pause_num MAC接收pause帧总数 NPU卡对应MAC 地址接收的 pause帧总报文数 count instance_id，npu
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 Distribution”选择“Ubuntu”，“OS Distribution
适配断点续训，操作指导请参见设置断点续训练。 当训练过程中触发了自动重启，则系统会记录重启信息，在训练作业详情页可以查看故障恢复详情，具体请参见训练作业重调度。 开启无条件自动重启 开启无条件自动重启有2种方式：控制台设置或API接口设置。 控制台设置 在创建训练作业页面，开启“
U。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GPU编号
1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220926104358-041ba2e", "tag" : "pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220926104358-041ba2e"
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