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问题4：Error waiting on exit barrier错误 错误截图： 报错原因：多线程退出各个节点间超时时间默认为300s，时间设置过短。 解决措施： 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim
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在Notebook列表中，对于要保存的Notebook实例，单击右侧“操作”列中的“更多 > 保存镜像”，进入“保存镜像”对话框。 图1 保存镜像 在保存镜像对话框中，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。 在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织，可以单击右侧的“立即创建”，创建
在Notebook列表中，对于要保存的Notebook实例，单击右侧“操作”列中的“更多 > 保存镜像”，进入“保存镜像”对话框。 图1 保存镜像 在保存镜像对话框中，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。 在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织，可以单击右侧的“立即创建”，创建
资源池驱动进行升级。 专属资源池提供了故障节点修复的功能，可参考修复Standard专属资源池故障节点修复故障节点。 专属资源池提供了动态设置作业类型的功能，可参考修改Standard专属资源池支持的作业类型更新作业类型。 专属资源池提供了工作空间功能，管理员可以根据工作空间，隔
标注信息不满足切分条件 出现此故障时，建议根据如下建议，修改标注数据后重试。 多标签的样本（即一张图片包含多个标签），至少需要有2张。如果启动训练时，设置了数据集切分功能，如果多标签的数据少于2张，会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息，保证标注多标签的图片，超过2张。 数据集切分后，训
问题4：Error waiting on exit barrier错误 错误截图： 报错原因：多线程退出各个节点间超时时间默认为300s，时间设置过短。 解决措施： 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim
对于首次使用ModelArts新用户，请直接新增委托即可。一般用户新增普通用户权限即可满足使用要求。如果有精细化权限管理的需求，可以自定义权限按需设置。 如果未获得委托授权，当打开“访问授权”页面时，ModelArts会提醒您当前用户未配置授权，需联系此IAM用户的管理员账号进行委托授权。
git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。 git config --global http.sslVerify false 从github拉取MiniCPM-V代码。
创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限，用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
免由服务端发起关闭连接。如您使用的Gunicorn来作为web server，可以通过Gunicorn命令的--keep-alive参数来设置该值。其他方式导入的模型，服务内部已做处理。 协议错误 请求报错：{"error_code":"ModelArts.4503", "error_msg":"Failed
创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限，用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限，用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
类型，可以在列表的右上角单击“选择当前页”，则当前页面所有的音频将选中。 添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中，单击“标签”下侧的文本框设置标签。 方式一（已存在标签）：单击“标签”下方的文本框，在快捷键下拉列表中选择快捷键，然后在标签文本输入框中选择已有的标签名称，然后单击“确定”。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro
地址。 out_file_name：输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀 字段名称 （可设置为None，此时预训练数据集只有 input output 两段）输入前缀，（例如：您是一个xxx专家,您需要回答下面问题） input_name：预训练json文件的指令输入
参数类型 描述 - String 状态码： 500 表9 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 请求示例 创建工作空间。设置工作空间名称为“test-workspace”，授权类型为“internal”，授权的IAM用户名称为“test”。 POST https
地址。 out_file_name：输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀 字段名称 （可设置为None，此时预训练数据集只有 input output 两段）输入前缀，（例如：您是一个xxx专家,您需要回答下面问题） input_name：预训练json文件的指令输入
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