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执行。 # 单机执行命令为：sh demo.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh demo.sh localhost 1 0 单机如需指定训练卡数训练可使用ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES
以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中，避免频繁使用“nvidia-smi”命令功能获取相关信息，存在锁死的风险。出现D+进程后可以尝试如下方法： 方法1： 可以根据ps -aux查到的进程号， 使用kill -9强制关闭进程。 sudo kill -9
使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项： nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致，可参考安装nvidia-fabricmanager方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配，可单击此处可查看配套关系和安装方法。
DCGM_EXPORTER_VERSION=3.1.7-3.1.4 && \ docker run -d --rm \ --gpus all \ --net host \ --cap-add SYS_ADMIN \ nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:${DC
py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip} --port ${port} --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs
py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip} --port ${port} --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs
py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip} --port ${port} --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs
/sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \ -v ${dir}:${container_work_dir} \ --net=host \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash 参数说明： --device=/dev/davinci0，
py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip} --port ${port} --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs
执行。 # 单机执行命令为：sh demo.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh demo.sh localhost 1 0 单机如需指定训练卡数训练可使用ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES
\ --dtype=float16 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code
${DEFAULT_ONE_GPU_BATCH_SIZE})) if [ ${VC_WORKER_HOSTS} ];then YOLOX_DIST_URL=tcp://$(echo ${VC_WORKER_HOSTS} | cut -d "," -f 1):6666 /home/ma
return "{\"status\": \"OK\"}" # host must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080, ssl_context='adhoc')
return "{\"status\": \"OK\"}" # host must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080, ssl_context='adhoc')
cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend openai --host 127.0.0.1 --port 8080 \ --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 10 --parallel-num
cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend openai --host 127.0.0.1 --port 8080 --num-scheduler-steps 8 \ --tokenizer /path/to/tokenizer
--max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --num-scheduler-steps=8
--max-num-batched-tokens=4096 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --num-scheduler-steps=8
/sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \ -v $mount_path:$mount_path \ --net=host \ --ipc=host \ --shm-size 2g \ --name ${CONTAINER_NAME} \ ${image_name}
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