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sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二：获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务
收号等待时间：接收外部输入信息支持的等待时间。当用户停止输入的时间超过设定的“收号等待时间”，将记录为一次失败，并自动执行“收号超时”，继续等待收号。 最大失败次数：允许的外部信息输入的最大失败的次数。当收号出错，将记录为一次失败，并自动执行“收号错误”，继续等待收号。
华为企业智慧屏内置华为云会议功能，支持硬件音视频编解码，可直接接入华为云会议平台享受会议服务，无需再安装任何app软件。 父主题： WeLink云服务
应用相关 后台提示：数据库连接池已满或者连接超时 解决方法：修改JDBC中的maxactive值，设置为100 计算报表的时候提示正在计算，有多少用户在排队 解决方法：修改线程数，设置为CPU个数*4 图1 图示 父主题： 疑难问题处理方案
not all conf included in vhosts or slb_conf 问题现象 SLB部署失败，日志详细信息提示如下： "not all conf included in vhosts or slb_conf" 解决方法 执行如下两条命令。 grep "^[ \t
如何在工作流中定制逻辑实现特定任务，比如时间格式转换、数组对象的push等 工作流提供了Code代码节点，通过Code代码节点可以在工作流中编写Python代码，根据具体需求定制逻辑以实现特定的任务，如图1所示，具体介绍请参见Code代码。 图1 Code代码节点配置 时间格式转换代码示例
配置泳道组流量入口网关路由（基于流量配置） 根据实际业务需要，您可以基于流量配置泳道组流量入口网关路由。 前提条件 待操作泳道组已创建成功并关联流量入口网关，请参考创建泳道组。 待操作泳道组下已创建泳道。 创建基线泳道，请参考创建基线泳道。 创建灰度泳道，请参考创建灰度泳道。 配置泳道组流量入口网关路由
关联LTS日志组 为组件关联LTS日志组后，就可以将LTS采集到的组件运行日志数据在ServiceStage控制台以简单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询。 前提条件 已创建日志组，请参考创建日志组。 已创建日志流，请参考创建日志流。 主机待采集日志的路径已配置到日志流。 采用
Kafka集到Mysql目标端报“cannot find record mapping field”错误 原因分析 查看任务mapping配置，源端字段类型的长度超出目标端字段类型的长度限制，或者配置的映射字段中某个字段在源端的数据中不存在。 解决方案 检查字段映射配置的字段类型是否匹配
API到MySQL的定时任务时会出现源端报“connect timeout”错误 原因分析 数据面有6个节点，其中两个节点ping不通API的IP。 解决方案 属于网络问题，需要找VPC定位。 父主题： 数据集成任务
远程连接出现弹窗报错：Could not establish connection to xxx 问题现象 原因分析 执行VS Code Remote SSH连接失败。 解决方法 单击弹窗右上角关闭弹窗，查看OUTPUT中的具体报错信息，并参考后续章节列举的几种常见报错解决问题。
日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 问题现象 pytroch1.3镜像中，去升级了pytroch1.4的版本，导致之前在pytroch1.3跑通的代码报错如下： “RuntimeError
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft
配置仪表盘查看指标数据 Grafana中可以自定义配置各种视图的仪表盘，ModelArts也提供了针对集群的配置模板。本章节通过使用ModelArts提供的模板查看指标和创建Dashboards查看指标的方式，说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的mllm_train/train
精度问题诊断 逐个替换模型，检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换，先定位出具体哪个模型引入的误差，进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题，模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项（是否使用onnx模型），控制模型推理时，模型使用的是onnx模型或是mindir的模型
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，
对接测试 操作前需进行Jenkins对接GitLab测试，保证Jenkins通过API能够正常访问GitLab。 生成GitLab访问令牌 登录GitLab。 鼠标移动到右上角的账号名上，单击“Edit profile”。 单击“Access Tokens”，输入“Token name
手动构建验证 在浏览器地址栏输入http://{安装Jenkins的Linux虚拟机IP}:8080，登录Jenkins。 单击“我的视图”。 选择对应的构建任务，单击构建任务名称进入详情界面。 单击“立即构建”，生成构建任务。 在“构建历史”以及“阶段视图”中会有对应的构建任务信息
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式，新导出的数据集可直接在ModelArts
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