info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×P

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全部配置 > ResourceManager > 系统”。将“GC_OPTS”参数根据实际情况调大。 集群中的NodeManager实例数量和ResourceManager内存大小的对应关系参考如下： 集群中的NodeManager实例数量达到100，ResourceManager

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系统每30秒周期性检测Yarn ResourceManager堆内存使用率，并把实际的Yarn ResourceManager堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn ResourceManager堆内存使用率超出阈值（默认为最大堆内存的95%）时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警

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系统每30秒周期性检测Yarn ResourceManager非堆内存使用率，并把实际的Yarn ResourceManager非堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn ResourceManager非堆内存使用率超出阈值（默认为最大非堆内存的90%）时产生该告警。 用户可通过“运维 >

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，全球合作运营商80+，并实现一个国家内多运营商覆盖，提供有竞争力的网络质量和资费。 更低成本 SIM卡流量和生命周期管理，帮助企业灵活控制成本。 更优连接 多网络多路径智能管理，根据业务智能选择网络和制式，保障业务可靠性。设备移动到对应国家区域，可默认激活对应区域运营商的码号资

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支持自定义的云耀 云服务器 固定带宽套餐配置 实例规格 云硬盘 带宽 1vCPUs | 1G 1vCPUs | 2G 2vCPUs | 4G 4vCPUs | 8G 8vCPUs | 16G 1vCPUs | 4G 2vCPUs | 8G 4vCPUs | 16G 8vCPUs | 32G 40GB 高IO

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一致导致，为了在定位过程中少走弯路，需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外，问题定位主要基于GPU环境和NPU环境上运行的过程数据做对比，所以需要分别准备GPU和NPU训练环境，大部分场景需要规模相同的训练环境。如果已经将模型缩减到单机可运行，则只是单台GPU设备即可。 定位前的排查当前主要包含如下几个方面：

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IOT室外4G模块支持移动卡、联通卡、电信卡。 说明： IOT室外4G模块的网络制式支持GSM和LTE，建议选择LTE。 伊泰克短信猫支持移动卡、联通卡、电信卡。 说明： 移动和联通2G卡网络制式必须选择GSM，4G卡网络制式可以选择GSM或者LTE，建议选择LTE。 电信2G卡网络

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显示系统估算学时，仅计算音视频和考试的时长，作为添加内容时长的参考，支持手动编辑。 图4 添加内容1

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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Spark读写Hudi任务资源配置规则，内存和CPU核心的比例2:1，堆外内存和CPU核心比例0.5:1；即一个核心，需要2G堆内存，0.5G堆外内存 Spark初始化入库场景，由于处理的数据量比较大，上述资源配比需要调整，内存和Core的比例推荐4:1，堆外内存和Core的比例1:1。 示例：

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×P

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info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×P

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info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×P

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info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×P

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info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×P

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info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×P

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info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×P

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info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×P

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