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from_pretrained(model_id, device_map="auto", quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个
server_index = index if server["device"]: device_count = len(server["device"]) # RANK_TABLE_FILE文件中，节点总数量为0，表示未获取到节点
server_index = index if server["device"]: device_count = len(server["device"]) # RANK_TABLE_FILE文件中，节点总数量为0，表示未获取到节点
space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device” OOM导致训练作业失败 常见的磁盘空间不足的问题和解决办法 父主题： 训练作业
ModelArts训练作业运行时，日志中遇到如下报错，导致数据无法复制至容器中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“/cache”目录下，GPU规格资源的每个节点会有一个“
network = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(network, device_ids=device_ids, find_unused _parameters=True) File "/home/work/anaconda/lib/python3
将废弃）。 device_id 昇腾系列AI处理器的Physical ID。 device_type 昇腾系列AI处理器类型。 gpu_uuid 节点上GPU的UUID。 gpu_index 节点上GPU的索引。 gpu_type 节点上GPU的型号。 device_name i
cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡，GPU算力为-gencode
cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。 解决方法 对于GP Vnt1的显卡，GPU算力为-gencode
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可
部署信息，如表6所示。 labels Map<String,String> 标签信息，可扩展字段。 flavor_type String 硬件类型。支持CPU，GPU，Ascend。 表6 provision字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 type String 部署类型，当前仅支持Docker。
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可
不同规格、镜像对IPv6支持的情况不同，若不支持则不会显示IPv6网络参数，请以控制台实际显示为准。 RoCE网络 当前使用A系列GPU时，进行分布式训练为了将硬件上的RoCE网卡使用起来，需要配置RoCE网络。 该参数与所选规格有关，若未选中规格或规格不支持RoCE网络，则不显示。 若规格支持RoC
查询作业资源规格 功能介绍 查看指定作业类型的资源规格。 创建训练作业和预测作业需要指定资源规格。 URI GET /v1/{project_id}/job/resource-specs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是
String 配置说明。 de_type String 开发环境类型，当前仅支持Notebook。 flavor_type String 硬件类型。支持CPU，GPU，Ascend。 provision Object 部署信息，如表13所示。 labels Map<String,String>
or args.multiprocessing_distributed ngpus_per_node = torch.cuda.device_count() if args.multiprocessing_distributed: # Since we
Ascend Snt9B配套版本 CCE 1.28（推荐）/1.25/1.23（存量） Volcano插件 1.15.8 ModelArts Device-Plugin 1.1.0 huawei-npu 2.1.22 Lite模式DevServer节点操作系统 HCE2.0（推荐）/EulerOS
--modelFile=/home_host/work/static_shape_convert/mindir_models/unet_graph.mindir --device=Ascend --numThreads=1 --parallelNum=1 --workersNum=1 --warmUpLoopCount=100
per_device_train_batch_size=32, gradient_accumulation_steps=1, per_device_eval_batch_size=int(user_args['per_device_eval_batch_size'])
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