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import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 默认的显示等级，显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示warning和Error os.envir
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
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sh ./scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
env | grep RANK 在训练作业中，您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码，把RANK_TABLE_FILE的值打印出来： 1 os.system('env | grep RANK') 父主题： Standard模型训练
如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内，但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况，导致实际能检测到的卡少于所选规格。 处理方法 建议直接根据系统分卡情况下传进去的CUDA_VISIBLE_DEVICES去设置，不用手动指定默认的。 如果发现资源节点中存在GPU卡损坏，请联系技术支持处理。
sh ./scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
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04-x86_64-20221121111529-d65d817 镜像构建时间：20220713110657(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10.1.243 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/ho
get-image 查询ModelArts已注册镜像。 register 注册SWR镜像到ModelArts镜像管理。 unregister 取消注册ModelArts镜像管理中的已注册镜像。 build 基于指定的Dockerfile构建镜像 （只支持ModelArts Notebook里使用）。
ToolKit中呈现，但Notebook实例仍然存在于控制台。如果想删除Notebook实例以释放资源，请登录ModelArts管理控制台，在Notebook管理页面进行删除。 图24 断开PyCharm ToolKit中的Notebook实例SSH连接 步骤4：使用PyCharm提交训练作业至ModelArts
使用时段，将自动转为按需收费。 关于套餐包的约束限制、资源包抵扣顺序和套餐包余量预警请参见套餐包。 购买操作如下： 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts
path”中，再导入： import os import sys # __file__为获取当前执行脚本main.py的绝对路径 # os.path.dirname(__file__)获取main.py的父目录，即project_dir的绝对路径 current_path = os.path.dirname(__file__)
重新进行安装需要的版本。 import os os.system("pip uninstall -y numpy") os.system('rm -rf /home/work/anaconda/lib/python3.6/site-packages/numpy/') os.system("pip
Ascend-vLLM支持的特性介绍 表1 Ascend-vLLM支持的特性 特性名称 特性说明 调度 Page-attention 分块管理kvcache，提升吞吐。 Continuous batching 迭代级调度，动态调整batch，降低延迟，提升吞吐。 Multi-step
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