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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
EndpointsRes objects 服务器的私有IP信息。 image ServerImageResponse object 服务器镜像信息。 category String 服务器归属类型。 HPS：超节点服务器 SPOD：整柜服务器 SERVER：单台服务器 server_hps ServerHpsInfo
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vsix文件拖动到远端Notebook中。 右键单击该文件，选择Install Extension VSIX。 方法二：设置远端默认安装的插件 按照在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件？配置，即会在连接远端时自动安装，减少等待时间。 方法三：VS Code官网排查方式https://code
Host: 自定义设置的云上开发环境名称。 HostName: 云上开发环境的访问地址，即在开发环境实例页面远程访问模块获取的访问地址。例如：dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com Port: 云上开发环境的端口，即在开发环境实例页面远程访问模块获取的端口号。
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在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办？ 在ModelArts的Notebook中实例重新启动后要怎么连接？ 在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办？ 在ModelArts的Notebook中使用VS Code如何查看远端日志？
install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
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
为了完成AI计算的各种操作，ModelArts在AI计算任务执行过程中需要访问用户的其他服务，例如训练过程中，需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表用户访问任何云服务之前，均需要先获得用户的授权，而这
908-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./Asce
install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
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install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
907-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./Asce
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