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部署边缘服务时，使用到IEF纳管的边缘节点。如果部署失败，需要在IEF侧进行故障处理。 处理方法2 请参考IEF边缘应用常见问题进行故障排查。 父主题： 服务部署
当模型名称包含下划线时，下划线涉及转义处理。 处理方法 需要在请求中增加exact_match参数，且参数值设置为true，确保model_name返回值正确。 父主题： 模型管理
k，然后在其中再安装需要的软件或文件。目前公共镜像中占用空间最小的是mindspore1.7.0-py3.7-ubuntu18.04。 父主题： 自定义镜像故障
} 响应示例 状态码：200 启动停止边缘节点成功 { } 状态码 状态码 描述 200 启动停止边缘节点成功 错误码 请参见错误码。 父主题： 服务管理
"Illegal name: %%123", "error_code": "ModelArts.0104" } 状态码 状态码请参见表1。 父主题： 可视化作业
PUT /v1/{project_id}/dev-servers/sync modelarts:devserver:sync - √ × 父主题： 权限策略和授权项
法在该region中使用该能力，您可以通过链接下载MindSpore Lite离线转换模型工具，线下将其转换为.mindir格式模型。 父主题： 下线公告
"SimSun.ttf" FONT_PATH = os.path.join(os.getenv('DATA'), "SimSun.ttf" 父主题： 训练脚本说明
请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} 父主题： 准备镜像
完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。 配置好的容器环境如下图所示： 图1 环境配置完成 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
修改tokenizer目录下面modeling_qwen.py文件，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图所示。 图5 修改Qwen tokenizer文件 父主题： 训练脚本说明
用户的vpc网段 容器网段（固定是172.16.0.0/16） 服务网段（固定是10.247.0.0/16） 确认无误后，单击“确定”。 父主题： 基本配置
full \ --recompute-method block \ --recompute-num-layers {NUM_LAYERS} \ 父主题： 常见错误原因和解决方法
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训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题： 准备镜像
full \ --recompute-method block \ --recompute-num-layers {NUM_LAYERS} \ 父主题： 常见错误原因和解决方法
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单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题： 准备镜像
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