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huawei-npu 2.1.22 Lite模式DevServer节点操作系统 HCE2.0（推荐）/EulerOS 2.10 Lite模式Cluster节点操作系统 EulerOS 2.10（CCE标准版）/HCE2.0（CCE Turbo） Standard模式集群节点操作系统 EulerOS
MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于Lite Server适配PyTorch NPU指导（6.3.910） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Server环境中，使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本，是基于
训练作业容错检查 用户在训练模型过程中，存在因硬件故障而产生的训练失败场景。针对硬件故障场景，ModelArts提供容错检查功能，帮助用户隔离故障节点，优化用户训练体验。 容错检查包括两个检查项：环境预检测与硬件周期性检查。当环境预检查或者硬件周期性检查任一检查项出现故障时，隔离
服务部署、启动、升级和修改时，容器健康检查失败如何处理？ 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时，容器健康检查失败。 原因分析 容器提供的健康检查接口调用失败。容器健康检查接口调用失败，原因可能有两种： 镜像健康检查配置问题 模型健康检查配置问题 解决方法 根据容器日志进行排查，查看健康检查接口失败的具体原因。
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: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()
Mpich 3.2.1 镜像名称：HCE2.0-Arm-64bit-for-Snt9A2-ECS-BareMetal-with-24.1.0-7.5.0.3.220-CANN7.6.0.1.220 表3 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统 HCE2.0 内核版本 Linux 5.10
090", "name" : "notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36", "swr_path" : "swr.xxxxx.com/atelier/notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36:3.3.2-release_v1"
步骤九：开始训练 打开需要训练的模型internvl2.0/internvl2.5文件： vim ${container_work_dir}/InternVL/internvl_chat/shell/internvl2.0/2nd_finetune/internvl*.sh vim
090", "name" : "notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36", "swr_path" : "swr.xxxxx.com/atelier/notebook2.0-mul-kernel-cpu-cp36:3.3.2-release_v1"
3.909） MiniCPM-V2.6基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912） MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于Lite Server适配PyTorch NPU指导（6.3.910） InternVL2基于LIte Server适配PyTorch
7d9a24cca727fa58bb775/shells/* InternVL/internvl_chat/shell/internvl2.0/2nd_finetune/ 步骤六：增加适配代码 表3 添加优化代码 模型 使用方法 internVL2-40B internVL2-40B模型需要执行下列步骤。
"menuentry " menuentry 'EulerOS (4.18.0-147.5.1.6.h998.eulerosv2r9.x86_64) 2.0 (SP9x86_64)' --class euleros --class gnu-linux --class gnu --class os
本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器，单台服务器GPU间是走NVLINK，可以通过相关命令查询GPU拓扑模式： nvidia-smi topo -m
alpha python=3.10 安装pytorch2.0并验证cuda状态。 在alpha环境下安装torch2.0，使用清华PIP源完成。 source activate alpha pip install torch==2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua
2.1.1 tensorboardX 2.0 tensorflow 2.1.0 tensorflow-estimator
成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
获取APP列表 功能介绍 获取APIG APP基本信息列表，用户只能获取自己创建的APP信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{pr
com/atelier/notebook2.0-mul-kernel-arm-ascend-cp37:5.0.1-c81-20220726 例如： 华北-北京四 swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/atelier/notebook2.0-mul-kernel-arm-ascend-cp37:5
成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
com/ei_ascendcloud_devops/mindie:2.0.T3.1-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts-0220 如果是权限导致的镜像拉取失败，请参考昇腾社区提供的MindIE镜像申请并下载2.0.T3.1-800I-A2-py311-openeuler24
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