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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
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。
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"prompt": "hello", "max_tokens": 7, "temperature": 0 }' OpenAI Chat Completions API with vLLM curl -X POST "http:
"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n"
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question_raw, }, } return data return process_fn train_dataset = train_dataset.map(function
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载卡数。 ${work_dir}:${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，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
当前版本只支持使用llm-compressor工具的W8A8量化和AWQ量化 Lora Adapters 参考vllm介绍使用 _ _ Structured Outputs 参考vllm介绍使用Structured Outputs --guided-decoding-backend=xgrammar _ Tool Calling
开启超节点HCCL通信算子级重执行机制 场景描述 针对Snt9B23超节点下光模块故障率高的问题，通过在HCCL通信算子级引入重执行机制，提升系统的稳定性和可靠性。 HCCL（Huawei Collective Communication Library，华为集合通信库）是华为专为昇
Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长：设置作业运行几小时后停止，当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时，系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明： 如果选择付费资源，则请确认账号未欠费，且余额高于所选计算规格的收费标准，否则可能会导致AI
告警规则参数说明 属性 建议值 名称 建议采用“超节点名称_故障等级”格式，例如“SuperPod_01_亚健康”。 告警类型 事件 事件类型 系统事件 事件来源 弹性云服务器 监控范围 指定资源 监控对象 超节点内所有子节点。单击选择指定资源，搜索超节点名称，勾选所有，单击“确定”。
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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))
-r 1”命令延迟1分钟重启。 存储配置 开启存储配置开关，支持以下设置： 系统盘：显示系统盘的磁盘类型和大小。系统盘的磁盘类型支持本地盘和云硬盘（包括通用SSO、高IO和超高IO）。部分规格的系统盘仅支持本地盘。 容器盘：显示容器盘的存储类型、大小和数量。部分规格的容器盘存储
Reasoning Outputs与guided-decoding不兼容，不可同时使用。 Reasoning Outputs与structured_outputs和tool_calling不兼容。 不支持请求参数stop和stop_token_ids，当前版本会导致思考过程被提前截断。
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
配置Lite Server软件环境 NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 父主题： Lite Server资源配置
获取模型推理的Profiling数据 Profiling数据是程序运行过程中收集到的系统资源（如CPU、内存、磁盘 I/O等）的使用情况、程序的运行时间、函数的调用频率等数据，以发现系统性能瓶颈，优化程序代码和系统配置。 目前支持两种获取Profiling数据的方法，分别是通过LLM对象的
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