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64bit 内核版本：5.10.0-60.18.0.50.r865_35.hce2.aarch64 架构类型：aarch64 集群类型：CCE Turbo 集群版本：v1.23|v1.25|v1.28（推荐） 集群规模：50|200|1000|2000 集群网络模式：ENI 集群转发模式：iptables|ipvs
st kps:domainKeypairs:createkmskey KMS kms:cmk:list 挂载SFS Turbo盘 SFS Turbo SFS Turbo FullAccess 子账号对SFS目录的读写操作权限。专属池Notebook实例挂载SFS（公共池不支持），且挂载的SFS不是当前子账号创建的。
"max_tokens": 100, "top_k": -1, "top_p": 1, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "stream": false }' 方式二：通过vLLM服务AP
(Triggered internally at /pytorch/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:100.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 原因分析 nvidia-modprobe是一个Linux工具，
"chat": {"turn_1": {"Human":"text","MOSS":"text"},"turn_2": {"Human":"text","MOSS":"text"}}} "conversation_id"：样本编号。 "chat"：多轮对话的内容。 "turn_n"：表示
"from": "user", "value": "Picture 1: <img>assets/mm_tutorial/Chongqing.jpeg</img>\nPicture 2: <img>assets/mm_tutorial/Beijing.jpeg</img>\n图中都是哪"
检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择 containerd 作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。
sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择所需GPU规格。 计算节点个数：选择需要的节点个数。 SFS Turbo：增加挂载配置，选择SFS名称，云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致，保
"max_tokens": 100, "top_k": -1, "top_p": 1, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "stream": false }' 方式二：通过vLLM服务AP
该指标描述NPU的HBM占用率 % instance_id，npu npu_opt_temperature NPU光模块壳温 该指标描述NPU光模块壳温 °C instance_id，npu npu_opt_temperature_high_thres NPU光模块壳温上限 该指标描述NPU光模块壳温上限
消费[%d]边缘模型配额。 Consume [%d] edge model quotas. 请联系技术支持。 正常 返回[%d]边缘模型配额。 Return [%d] edge model quotas. - 异常 在边缘池(xxx)部署/更新服务失败，错误信息:xxx Failed to deploy/update
objects 本地IDE（如PyCharm、VS Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 feature 否 String 实例类别，默认为NOTEBOOK。枚举值： DEFAULT：CodeLab免费规格实例，每个用户最多只能创建一个。 NOTEBOOK：计费规格实例。
URL in the format of https://{Endpoint}/{URI}. request.setUrl(url); // build your json body String body =
根据版本切分比例筛选数据集。例如：“0.0,1.0”，根据逗号分隔最小和最大切分比例，筛选出切分比例在此范围内的版本。说明：如果参数值为空或无该参数，系统默认不根据版本切分比例筛选数据集。 version_format 否 Integer 根据数据集发布的版本格式筛选数据集，过滤出包含符合筛选条件的数据集列表。可选值如下：
可以直接把SFS的目录直接挂载到调试节点的"/mnt/sfs_turbo"目录，或者保证对应目录的内容和SFS盘匹配。 调试时建议使用接近的方式，即：启动容器实例时使用"-v"参数来指定挂载某个宿主机目录到容器环境。 docker run -ti -d -v /mnt/sfs_turbo:/sfs my_deeplearning_image:v1
update -y”，“yum update -y”命令是用于在Linux操作系统上更新软件包的命令。其中，选项-y表示在更新时自动确认所有提示信息，而不需要手动输入“y”确认。 请注意，使用此命令将会检查您系统中已安装的软件包并更新至最新版本。 图1 yum命令历史 查看NetworkManager配置：
# For CogVideoX-2B Turn to False and For CogVideoX-5B Turn to True fp16: enabled: True # For CogVideoX-2B Turn to True and For CogVideoX-5B
} ], "description" : "Hyperparameter search using the tree-structured Parzen estimator algorithm." }, { "name" : "anneal_search",
Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一个用于大规
挂载在系统目录下，如“/”、“/var/run”等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 storage_type 否 String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。
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