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以确保所有用户的新会话都不会因为空闲而断开。 但是在生产环境或多人使用的公共服务器上,不建议设置TMOUT=0,关闭自动注销功能会带来一定的安全风险。 磁盘合并挂载。 成功购买裸金属服务器后,服务器上可能会有多个未挂载的nvme磁盘。因此在首次配置环境前,需要完成磁盘合并挂载。
操作三:鼠标悬浮在图片上的时间节点,可查看对应时间节点的占用率情况。 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。 gpuUtil gpu使用情况。 memUsage 内存使用率。 npuMemUsage npu内存使用率。 npuUtil npu使用情况。
A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试? 场景描述 本文主要指导如何在GPU A系列裸金属服务器上测试RoCE性能带宽。 前提条件 GPU A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。(网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20
ssh 上传公钥到服务器。 例如用户名为root,服务器地址为192.168.222.213,则将公钥上传至服务器的命令如下: ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.222.213 通过如下命令可以看到客户端写入到服务器的id_rsa
华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案 问题现象 创建出3台GPU裸金属服务器,使用A节点制作镜像,用于在CCE纳管裸金属服务器时,使用该镜像,但是纳管后发现服务器A纳管失败,剩下两台服务器纳管成功。 原因分析 在CCE纳管过程中,需要通过cloudinit
ModelArts Standard自动学习所创建项目一直在扣费,如何停止计费? 对于使用公共资源池创建的自动学习作业: 登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中
A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器,单台服务
GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器,NVIDIA驱动卸载后重新安装。 (1)已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本,且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本
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
service会优先读取网卡配置文件中的IP设置为主机IP, 此时无论DH Cient是否关闭,服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时,DH Client开启,此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH Client,则服务器无法获取私有IP。 图2 查看NetworkManager配置 图3 查看网络配置
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
问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
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问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 模型使用CV2包部署在线服务报错 服务状态一直处于“部署中” 服务启动后,状态断断续续处于“告警中” 服务部署失败,报错No Module named XXX IEF节点边缘服务部署失败
操作三:鼠标悬浮在图片上的时间节点,可查看对应时间节点的占用率情况。 图1 资源占用情况 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。 gpuUtil gpu使用情况。 memUsage 内存使用率。 npuMemUsage npu内存使用率。 npuUtil
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
使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 问题现象 使用自定义镜像创建训练作业,训练作业的“状态”一直处于“运行中”。 原因分析及处理办法 日志打印如下内容,表示自定义镜像的CPU架构与资源池节点的CPU架构不一致。 standard_init_linux.go:215: exec