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Error 802原因为缺少fabricmanager，可能由于以下原因导致nvidia-fabricmanager.service不工作： 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。
UnrecognizedFlagError:Unknown command line flag 'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中，系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称，导致参数无法解析，日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义，代码示例如下： parser
Code环境访问Notebook的方式。 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS Code软件。 用户本地PC或服务器的操作系统中建议先安装Python环境，详见VSCode官方指导。 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH开发。该实例状态必须处于“运行中
ing框架、Triton框架为例，介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型部署系统，提供模型版本管理、服务回滚等能力。通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数，原生TFServing镜像可以快速启动提供服务，并支持gRPC和HTTP
境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API E
问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建模型，配置了运行时依赖，没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖，系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包，例如安装Flask依赖包。
2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关，请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64，请下载mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64，请下载mindspore-lite-2
当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时，需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器（Ubuntu20.04系统）如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA 515+CUDA 11.7”。 操作步骤 卸载原有版本的NVIDIA和CUDA。
Library）环境变量 OBS环境变量 PIP源环境变量 API网关地址环境变量 作业元信息环境变量 约束限制 为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突，而引起作业运行异常或失败，请在定义自定义环境变量时，不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业
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 initialization:
ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。 pip install -r pip-requirements.txt
机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载 Python依赖包下载：进入 scripts/install
on device”。 原因分析 ModelArts部署使用的是容器化部署，容器运行时有空间大小限制，当用户的模型文件或者其他自定义文件，系统文件超过Docker size大小时，会提示镜像内空间不足。 处理方法 公共资源池容器Docker size的大小最大支持50G，专属资源池Docker
查看训练作业事件 训练作业的（从用户可看见训练作业开始）整个生命周期中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应训练作业的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解训练作业运行过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。当前支持的作业事件如下所示： 训练作业创建成功 训练作业创建失败报错：
场景一：环境预检测失败、硬件检测出现故障，系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。 图1 预检失败&硬件故障 场景二：环境预检测失败、硬件无故障，系统随机再分配节点并重新下发训练作业。 图2 预检失败&硬件正常 场景三：环境预检测成功并进入用户业务阶段，硬件检测出现故障并且用户业务非正常退出，系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。
Turbo”，在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称，并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在训练作业启动前，自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo，文件系统支持重复挂载
X86上运行。 - 当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本，如：Ubuntu 22.04。 是否使用容器化运行业务，以及容器中OS版本，HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。 需要评估是否愿意迁移到华为云的通用OS。 - AI引擎及版本 当前引
在Notebook实例中运行训练代码，如果数据量太大或者训练层数太多，亦或者其他原因，导致出现“内存不够”问题，最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后，系统将自动重启Notebook，来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题，如果重新运行训练代码仍将失败。 如果您需要解决“内存不够”的问题
点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力，同时基于昇腾云的算力底座能力，提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率，按需收费，按需扩缩的
点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力，同时基于昇腾云的算力底座能力，提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率，按需收费，按需扩缩的
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