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适配断点续训,操作指导请参见设置断点续训练。 当训练过程中触发了自动重启,则系统会记录重启信息,在训练作业详情页可以查看故障恢复详情,具体请参见训练作业重调度。 开启无条件自动重启 开启无条件自动重启有2种方式:控制台设置或API接口设置。 控制台设置 在创建训练作业页面,开启“
allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU,导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数
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设置断点续训练 什么是断点续训练 断点续训练是指因为某些原因(例如容错重启、资源抢占、作业卡死等)导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkp
allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU,导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数
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附录:工作负载Pod异常问题和解决方法 Pod状态为Pending 当Pod状态长时间为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe
由于安装的文件名格式不支持,导致出现“xxx.whl is not a supported wheel on this platform”报错,具体解决方法请参见2。 处理方法 安装第三方包 pip中存在的包,使用如下代码: import os os.system('pip install xxx')