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检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
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创建文件越快,越容易触发(机制大概是:有一个缓存,这块大小和上面的1和2有关,目录下文件数量比较大时会启动,使用方式是边用边释放) 处理方法 可以参照日志提示"write line error"文档进行修复。 如果是分布式作业有的节点有错误,有的节点正常,建议提工单请求隔离有问题的节点。 如果是触
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
utput/plog”文件夹下。如果用户需要修改,可添加并自定义该变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业,并自定义名
SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业,并自定义名
output/plog”文件夹下。若用户需要修改,可添加并自定义该变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业,并自定义名
GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器(Ubuntu18.04系统),安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作 session = Session(access_key=__AK,secret_key=__SK, project_id='***', region_name='***')
utput/plog”文件夹下。如果用户需要修改,可添加并自定义该变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,
SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,
output/plog”文件夹下。若用户需要修改,可添加并自定义该变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,
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GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7,使用Pytorch2.0时出现如下错误: CUDA
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