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nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致，可参考安装nvidia-fabricmanag方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配，可单击此处可查看配套关系和安装方法。 使用该裸金属服务器制作自定义镜像时， 必须清除残留文件，请参考清理文件。 父主题： Lite Server
开发基于ModelArts提供的版本能够满足的时候，比如用户开发基于MindSpore1.X，建议用户使用预置镜像，这些镜像经过充分的功能验证，并且已经预置了很多常用的安装包，用户无需花费过多的时间来配置环境即可使用。 ModelArts默认提供了一组预置镜像供开发使用，这些镜像有以下特点：
-l | grep nvidia-fabricmanager 卸载并重新安装正确版本的nvidia-fabricmanager，验证CUDA成功。 处理方法 查看nvidia-fabricmanager的版本，若nvidia-fabricmanager版本与当前NVIDIA驱动版本
（2）执行nvidia-smi失败，提示Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 处理方法 执行命令：lsmod | grep nvidia，查看内核中是否残留旧版nvidia，显示如下： nvidia_uvm
item())) if args.dry_run: break # 模型验证，设置模型为验证模式，加载验证数据，计算损失函数和准确率 def test(model, device, test_loader): model.eval()
nstruct-v0.1 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging
2-3B-Instruct 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging
1-70B-Instruct 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x
对应python包使用错误，该python包确实没有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新，导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题，后面一直有此问题，则考虑是此原因。 处理方法 通过Notebook调试。 安装时指定版本。如：pip
自定义python包中如果引用model目录下的文件，文件路径怎么写 如果容器中的文件实际路径不清楚，可以使用Python获取当前文件路径的方法获取。 os.getcwd() #获取文件当前工作目录路径（绝对路径） os.path.realpath(__ file __) #获得文件所在的路径（绝对路径）
作业调度到该节点而受到影响，并且使本次作业不受污点影响。当前可识别的故障类型如下，可通过隔离码及对应检测方法定位故障。 表1 隔离码 隔离码 分类 子类 异常中文描述 检测方法 A050101 GPU 显存 GPU ECC错误。 通过nvidia-smi -a查询到存在Pending
基于release()方法，提供了release_and_run()方法，支持用户在开发态发布并运行工作流，节省了前往console配置执行的操作。 使用该方法时需要注意以下几个事项： Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时，均需要设置默认值，或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依
/{algorithm_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以修改uui
/v2/{project_id}/algorithms 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 metadata 否 AlgorithmMetadata
自定义镜像导入模型部署上线调用API报错 部署上线调用API报错，排查项如下： 确认配置文件模型的接口定义中有没有POST方法。 确认配置文件里url是否有定义路径。例如：“/predictions/poetry”（默认为“/”）。 确认API调用中body体中的调用路径是否拼接
--toolkit --samples --silent 验证NVIDIA安装结果。 nvidia-smi -pm 1 nvidia-smi /usr/local/cuda/bin/nvcc -V 安装Pytorch2.0和验证CUDA验证。 PyTorch2.0所需环境为Python3.10，
修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只提供签名功能，与服务提供的SDK不同，使用时请注意。 父主题： 如何调用API
DevServer上的微调方案，包括SFT全参微调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化
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