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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
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,
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
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
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,
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
_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='***')
和对话系统等。 DeepSpeed是NVIDIA开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化,可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略,包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积和动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。
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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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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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
用户的镜像指定了PYTHONPATH、sys.path导致服务启动调用冲突的,需在实例启动后,再指定PYTHONPATH、sys.path; 用户使用了已开启sudo权限的专属池,使用自定义镜像时,sudo工具未安装或安装错误; 用户使用的cann、cuda环境有兼容性问题; 用
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