TUNE_ENV_FILE：将worker-0的如下env，广播到当前训练作业的其他worker节点。 MA_ 前缀的env SHARED_ 前缀的env S3_ 前缀的env PATH的env VC_WORKER_ 前缀的env SCC前缀的env CRED前缀的env env|grep -E '^MA_

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单击右侧的“训练 > ModelArts”后，选择ModelArts的云服务区域（即要部署服务的云服务区），单击“确认”，跳转至ModelArts的“算法管理>我的订阅”中。 步骤3：使用订阅算法创建训练作业 算法订阅成功后，算法将呈现在“算法管理>我的订阅”中，您可以使用订阅的

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制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）：本案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）：本案例

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测阶段。 资源利用率：在作业进程IO没有变化的情况下，采集一定时间段内的GPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 由于检测规则的局限性，当前卡死检测存在一定的误检率。如果是作业代码本身逻辑（如长时间sleep）导致的卡死，请忽略。

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xxx” 问题现象 训练作业失败，日志报出如下错误： 图1 错误日志 原因分析 可以从以下角度排查： 请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业，实际可用的卡ID为0、1、2、3，但是您在进行cuda相关的运算时，例如"tensor

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Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发的基于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。 Megatro

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已删除的弹性 云服务器 可以再开通吗？ 已删除是一种弹性云 服务器 的中间状态。说明弹性云服务器已被正常删除，在该状态下的弹性云服务器，不能对外提供业务，将会在短时间内从系统中彻底清除。 已删除的弹性云服务器在管理控制台的弹性云服务器列表中只会停留较短时间，系统稍后便会将其彻底清除，因此

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Server, GA CS ）能够提供强大的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。您可以在创建时选择相应规格的GPU加速型云服务器。 在云渲游平台中进行应用内容渲染的是GPU加速型云服务器中支持渲染的图形实例。 单击了解更多GPU加速型相关信息。 虚拟私有云 VPC 虚拟私有云（Virtual

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的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池，每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cache”目录，“/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同，当训练作业运行结束以后“/

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充健康的计算节点至专属资源池。（该功能即将上线） 容错检查详细介绍请参考： 开启容错检查 检测项目与执行条件 触发容错环境检测达到的效果 环境预检查通过后，如果发生硬件故障会导致用户业务中断。您可以在训练中补充reload ckpt的代码逻辑，使能读取训练中断前保存的预训练模型。指导请参考断点续训练和增量训练。

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0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。 v1_compatible

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script可以保证这块GPU和NPU dump的数据对齐。 compare表中Cosine列第一个出现偏差的位置，为einsum算子的输入。 图8 Cosine列的偏差 查看堆栈信息发现是self.inv_freq的值存在精度偏差，再追溯到self.inv_freq的定义片段。 图9 inv_freq的定义片段

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dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择单GPU规格。 单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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池 > 弹性集群”，默认进入“资源池”页面。 您可以通过单击“创建”右侧的“操作记录”，查看当前处于失败状态的资源池信息。 图1 创建失败资源池信息 鼠标悬停在“状态”列的上，即可看到该操作失败的具体原因。 失败的记录默认按照操作的申请时间排序，最多显示500条并保留3天。 节点故障定位

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弹性云服务器支持的操作系统监控指标（安装Agent） 功能说明 通过在弹性云服务器中安装Agent插件，可以为用户提供服务器的系统级、主动式、细颗粒度监控服务。本节定义了弹性云服务器上报云监控的操作系统监控指标。 操作系统监控目前支持的监控指标有：CPU相关监控项、CPU负载类相

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未授权：1. 请确认是否购买了相关服务。 2. 请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码 无。 报文样例 场景描述：取得正在训练的模组 请求头: x-app-

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AI开发和调优往往需要大量的迭代和调试，数据集、训练代码或参数的变化都可能会影响模型的质量，如不能统一管理开发流程元数据，可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的AI应用可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务（OBS）中的元模型和容器镜像中的元模型，可对所有迭代和调试的AI应用进行统一管理。

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确保云服务器的安装目录都有读写权限，并且安装成功后的Telescope进程不会被其他软件关闭。 操作步骤（单节点安装） 安装命令参见操作步骤，需要替换安装命令中，-t后的版本号为支持GPU采集的插件版本号。 操作步骤（多节点批量安装） 参见操作步骤，需要替换安装命令中，-t后的版本号为支持GPU采集的插件版本号。 安装lspci工具

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云ECS的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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CUDA in forked subprocess” 训练作业找不到GPU 日志提示“RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered” 父主题： 训练作业

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