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训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决? 问题现象 在高性能8卡GPU的裸金属上的训练任务突然变慢,以前1个epoch约2小时执行完成,最近1个epoch需要2天才能执行完成,并且执行“nvidia-smi”也明显变很卡顿。 原因分析 根据现象描述可能出现了nvidia-smi
部署上线 部署服务时,需要注意为服务设置合适计算节点规格,防止服务因资源不足而过载或者资源过大而浪费。尽量避免在容器中监听其他端口,有本地内部需要访问的其他端口,监听在localhost上。避免通过环境变量传递敏感信息,需要通过加密组件进行加密后再通过环境变量配置。 部署在线服务,当
上传权重文件中上传的模型权重路径。 --tensor-parallel-size:并行卡数。 --host:服务部署的IP,使用本机IP 0.0.0.0。 --port:服务部署的端口8080。 --max-model-len:最大数据输入+输出长度,不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max
报错“The VS Code Server failed to start”如何解决? 问题现象 解决方法 检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本,如果是,请查看Remote-SSH版本,如果低于v0.76.1,请升级Remote-SSH。 打开命令面板(Windows:
Gallery的“数据”中,可以查找并下载满足业务需要的数据集。也可以将自己本地的数据集发布至AI Gallery中,共享给其他用户使用。 “资产集市 > 算法”:共享了算法。 AI Gallery的算法模块支持算法的共享和订阅。在AI Gallery的“算法”中,可以查找您想要的算法,订阅满
${chat_template_path} \ --dtype ${dtype} \ --host=${docker_ip} \ --port=${port} \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下:
SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上,如何解决? 问题现象 原因分析 通过查看日志发现本地vscode-scp-done.flag显示成功上传,但远端未接收到。 解决方法 关闭VS Code所有窗口
invalid format”如何解决? 问题现象 原因分析 密钥文件内容不正确或格式不正确。 解决方法 请使用正确的密钥文件进行远程访问,如果本地没有正确的密钥文件或文件已损坏,可以尝试: 登录控制台,搜索“数据加密服务 DEW”,选择“密钥对管理 > 账号密钥对”页签,查看并下载正确的密钥文件。
北-北京四站点。不支持跨站点访问OBS桶。具体请参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一个区域。 请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。如没有权限,请参见在ModelArts的Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶?。 父主题: Standard
${chat_template_path} \ --dtype ${dtype} \ --host=${docker_ip} \ --port=${port} \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下:
不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook? 不是同一个主账号,用户A需要使用用户B的自定义镜像创建Notebook,此时需要用户B将此镜像共享给用户A,用户A将此共享镜像Pull下来注册后方可在Notebook中使用。详细操作如下: 用户B的操作: 登录容
护套件。及时检测主机层、应用层、网络层和数据层的安全入侵行为。 ModelArts服务涉及对互联网开放的Web应用,采用了统一推荐的Web安全组件防范Web安全风险,并且通过WAF进行安全防护。 所有承载ModelArts服务的主机部署了主机安全防护产品。包括不限于华为自研HSS或计算安全平台CSP。
在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息? 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。
too open”如何解决? 报错“ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out”如何解决? 报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding
置为128。 --host=${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0.9。 --tru
String 安全组,默认为空,当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用,为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则,对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。 configs 是 包括predictor configs结构和transformer
}/ComfyUI python main.py --port ${port} --force-fp16 --listen ${container_ip_address} 参数说明: port:为启动镜像时映射port container_ip_address:为容器IP,如上图的172
用户结束kernelgateway进程后报错Server Connection Error,如何恢复? 问题现象 当kernelgateway进程被结束后,出现如下报错,以及选不到Kernel。 图1 报错Server Connection Error截图 图2 选不到Kernel
欠费原因 已购买资源包,但使用量超出资源包额度或资源包属性与桶属性不匹配,进而产生按需费用,同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考如何查看ModelArts中正在收费的作业?识别产生按需计费的原因,并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包,在按需计费模式下账户的余额不足。
如何安装第三方包,安装报错的处理方法 问题现象 ModelArts如何安装自定义库函数,例如“apex”。 ModelArts训练环境安装第三方包时出现如下报错: xxx.whl is not a supported wheel on this platform 原因分析 由于安装的文件名格式不支持,导致出现“xxx