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日志提示“No space left on device” 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错: 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时,有些节点的docker base size配置未生效,容器内“/”根目录空间未
60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2
60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2
60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2
CUDA-capable device is detected" 问题现象 在程序运行过程中,出现如下类似错误。 1.‘failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected’
60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2
在Stable Diffusion迁移适配时,更多的时候是在适配Diffusers和Stable Diffusion WebUI,使其能够在昇腾的设备上运行。其中,Diffusers遵循了Huggingface的“single-file policy”的设计原则,它的三个主要模块Pipe
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
init_context(device_type='ascend'): context = mslite.Context() context.target = [device_type] context.ascend.device_id = int(os
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
error (10) : invalid device ordinal at xxx” 问题现象 训练作业失败,日志报出如下错误: RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx 图1 错误日志
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
ModelArts产品架构请参考图1。 图1 ModelArts产品架构 算力层提供全系列昇腾硬件,万卡级大规模集群管理能力,提供资源负载调度管理能力,兼容业界主流AI开发调试、训练推理框架。 AI平台层提供端到端的AI开发工具链,支持开发者一站式完成模型开发和上线,并提供高效的资
in/npu-smi --shm-size 60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --security-opt
60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2
预测分析项目,是一种针对结构化数据的模型自动训练应用,能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析,实现精准营销。也可应用于制造设备预测性维护,根据设备实时数据的分析,进行故障识别。 声音分类 声音分类项目,是识别一段音频中是否包含某种声音。可应用于生产或安防场景的异常声音监控。
ost端复制到device端之前执行,下面是一个简单的示例,展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy as np from PIL import Image # 设置目标设备上下文为Ascend,指定device_id为0
配置Cluster资源,确保可以通过公网访问Cluster机器,具体配置请参见配置Lite Cluster网络。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
07190844-50a1a83 bash 此处“-e ASCEND_VISIBLE_DEVICES” 用于指定容器中启动的NPU device,0-7表示从0-7号卡,请按照实际NPU卡情况修改。 安装相关依赖库。 ChatGLM-6B是完全基于Python开发的模型,训练之
-itd \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/devmm_svm \ --device=/dev/hisi_hdc