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) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 False 原因分析 Error 802原因为缺少fabricmanager，可能由于以下原因导致nvidia-fabricmanager.service不工作： 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。
/Ascend-hdk-型号-npu-driver_版本号_linux-aarch64.run --full --install-for-all （可选）根据系统提示信息决定是否重启系统，如果需要重启，请执行以下命令；否则，请跳过此步骤。 reboot 安装完成后，执行下述命令检查固件和驱动版本，正常输出代表安装成功。
计日志，确保数据安全。 SFS Turbo（弹性文件服务Turbo）： 主要用于提供高性能的共享文件存储服务，允许多个训练节点同时访问同一份数据，从而加速训练过程，适合处理大量小文件和高并发访问，支持NFS和CIFS协议，与大多数应用程序和操作系统兼容。 表1 训练场景组合方式 场景序列
predictions), } return results def parse_args(): """ 从AIGallery环境变量中获取用户配置的超参json """ return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS))
server_list[i]["server_ip"] == server_ip: return True return False def gen_global_merged_rank_table( self
REBOOT_FAILED: 重启失败； CHANGINGOS: 切换操作系统中： CHANGINGOS_FAILED: 切换操作系统失败： REINSTALLINGOS: 重装操作系统中： REINSTALLINGOS_FAILED。重装操作系统失败。 vpc_id String 实例所在虚拟私有云ID。
监控Lite Server资源 使用CES监控Lite Server单节点NPU资源 使用DCGM监控Lite Server GPU资源 使用CES监控Snt9B23超节点健康状况 父主题： Lite Server资源管理
ModelArts Lite Server环境 步骤一：准备工作 已完成准备工作步骤 根据实际所选训练框架及评测指标修改examples/config目录下相应yaml文件参数配置或参考样例自定义yaml文件，参数详解可参考MindSpeed-LLM、Llama-Factory【二选一】。
Server部署推理服务 部署准备 基于Docker单机、多机部署 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server&Cluster适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.5.905）
GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 问题现象 GP Vnt1裸金属服务器，操作系统为EulerOS 2.9(基于CentOS制作的Linux发行版)，经常遇到服务器重启后，操作系统内核无故升级，导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用，只能卸载重新安装。 原因分析
参数说明： -v ${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下可存放项目所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
if data.get('architectures')[0] == "InternVLChatModel": return [0, 92543, 92542] return None def post_img(args):
initialDelaySeconds: 2400 # 容器启动后，开始探测vllm服务的时长，需要根据sfs_turbo读取速度调整 periodSeconds: 10 timeoutSeconds:
04内核自动升级？ 场景描述 在Ubuntu 20.04每次内核升级后，系统需要重新启动以加载新内核。如果您已经安装了自动更新功能，则系统将自动下载和安装可用的更新，这可能导致系统在不经意间被重启，如果使用的软件依赖于特定版本的内核，那么当系统自动更新到新的内核版本时，可能会出现兼容性问题。在使用Ubuntu20
shape:", text_features.shape) image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True) text_features /= text_features.norm(dim=-1,
配置Lite Server网络 Server创建后，需要进行网络配置，才可使其与Internet通信，本章节介绍网络配置步骤。网络配置主要分为以下两个场景： 单个弹性公网IP用于单个Server服务器：为单台Server服务器绑定一个弹性公网IP，该Server服务器独享网络资源。
Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
Cluster安装kubeinfer Cluster场景下需要安装kubeinfer。 步骤一：获取kubeInfer插件镜像 拉取插件镜像，建议使用官方提供的镜像部署。 crictl pull swr.cn-east-4.myhuaweicloud.com/atelier/mo
ModelArts Lite Server环境 步骤一：准备工作 已完成准备工作步骤。 生成模型训练config配置yaml文件，生成方式分为交互式、传参式两种，两者区别为传参式提前传入所需参数，交互式为命令执行后交互选择所需参数，客户自行选择其中一种方式即可。 交互式，命令如下：
question_raw, }, } return data return process_fn train_dataset = train_dataset.map(function
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