、“FAILED”或“STOPPED”，接口才会停止服务状态查询操作。 单击，查看训练状态。 ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。 STOPPED表示停止训练任务。

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息如下所示。 父主题： 多机多卡

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json文件，is_print_compare_log配置是否开启日志打屏。 多卡场景区别于单卡场景会在步骤2按rank标号信息生成多个rank的dump文件结果，npu_path指定NPU环境生成包含多rank目录，gpu_path指定标杆环境包含多rank目录，is_print_compare_log配置是否开启日志打屏。

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global best_acc1 args.gpu = gpu if args.gpu is not None: print("Use GPU: {} for training".format(args.gpu)) if args.distributed:

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公共镜像：即预置在ModelArts内部的AI引擎。 可以选择界面显示的公共镜像，也可以单击“前往AI Gallery获取更多镜像”进入AI Gallery镜像页面。AI Gallery上发布了一些较高版本的PyTorch、MindSpore、TensorFlow镜像。进入AI Gallery镜像页

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精度对齐 精度问题是指模型从GPU设备迁移到昇腾NPU设备之后由于软硬件差异引入的精度问题。根据是否在单卡环境下，可分为单卡精度问题与多卡精度问题。多卡相对于单卡，会有卡与卡之间的通信，这可能也是精度偏差的一种来源。所以多卡的精度对齐问题相对于单卡会更复杂。不过针对多卡的精度问题，可以分

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基于LLM模型的GPU训练业务迁移至昇腾指导 场景介绍 环境准备 迁移适配 精度对齐 性能调优 常见问题 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 问题现象 ModelArts训练作业出现如下报错： Encountered Unknown Error EntityTooLarge Your proposed upload exceeds the maximum

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推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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息如下所示。 父主题： 单机多卡

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Long 训练作业的版本ID。 version_name String 训练作业的版本名称。 pre_version_id Long 训练作业前一版本的ID。 engine_type Long 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_id

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多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。

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TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing

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应用场景 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性，能够很好的支持这类场景。

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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init_process_group 训练运行报错AttributeError: 'torch_npu._C._NPUDeviceProperties' object has no attribute 'multi_processor_count' deepspeed多卡训练报错TypeError:

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卸载GPU加速型E CS 的GPU驱动 操作场景 当GPU加速型 云服务器 需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'。 原因分析 训练镜像的numpy版本与Notebook中不一致。

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是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法模型，然后导入华为HiLens使用，训练模型可参见《ModelAr

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ank为-1为单卡模式，多卡模式下无需指定，会默认启动DistributedDataParallel（DDP） 多卡并行模式，详情请参见常见问题1。GPU环境单卡执行同样需要指定local_rank为 -1。 多卡分布式执行 PyTorch框架下常见的多卡分布式执行主要包括DataParallel（DP）

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