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ModelArts作为一个完备的AI开发平台，支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。为了支持客户对ModelArts的权限做精细化控制，提供了3个方面的能力来支撑，分别是：IAM权限控制、委托授权和工作空间。 IAM权限控制 用户使用ModelArts的任何功能，
placeholder_type=wf.PlaceholderType.BOOL), right=True) # 构建一个OutputStorage对象，对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.OutputStorage(name="storage_name", title="title_info"
第二次使用时可以复用）。在该场景中，AOE对text_encoder等模型提升效果不大，性能主要瓶颈点在unet模型中，主要对unet模型做调优，整体的操作步骤如下： 转换前先清理缓存，避免转换时的影响。 # shell # 删除已有的aoe知识库，或者备份一份。 rm -rf
可以在新版训练中使用“自定义算法”创建训练作业（启动方式选择“自定义”）。 新旧版训练代码适配的差异 旧版训练中，用户需要在输入输出数据上做如下配置： #解析命令行参数 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='MindSpore
Required 保留请求。 403 Forbidden 请求被拒绝访问。 返回该状态码，表明请求能够到达服务端，且服务端能够理解用户请求，但是拒绝做更多的事情，因为该请求被设置为拒绝访问，建议直接修改该请求，不要重试该请求。 404 NotFound 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。
在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 操作流程 准备工作 购买服务资源（OBS和SWR） 配置权限 创建专属资源池（不需要打通VPC） 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试
容错检查失败时，会打印检查失败的日志。您可以通过在日志中搜索“item”关键字查看失败信息。 如果作业重启次数没有达到设定的次数，则会自动做重新下发作业。您可以通过搜索“error,exiting”关键字查找作业重启失败结束的日志。 使用reload ckpt恢复中断的训练 在容
当前PyTorch支持的dtype类型如下，详见Link。 图1 PyTorch支持的dtype 基于此对常见的算子如MUL、EQUAL、TENSOREQUAL等做单算子测试，看有哪些类型的算子是执行在AICPU上的，然后尝试转换到支持AICORE单元的类型dtype上计算，实现效率提升的目的。 MUL
能小于0（最多支持2位小数，小数点后第3位做四舍五入处理）。 memory 是 Integer 内存，单位为MB，仅支持整数。 cpu 是 Float CPU核数，支持配置小数，输入值不能小于0.01（最多支持2位小数，小数点后第3位做四舍五入处理）。 ascend_a310 否
else_then_steps=["training_job_2"], ) # 构建一个OutputStorage对象，对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.OutputStorage(name="storage_name", title="title_info"
X-Sdk-Date 请求的发生时间，格式为(YYYYMMDD'T'HHMMSS'Z')。 取值为当前系统的GMT时间。 否，如果使用AK/SK做接口认证的时候，那么此字段必须设置；如果使用PKI token的时候，不必设置。 20190307T101459Z Authorization
如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 3.权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h 步骤四 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h Step4 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 3.权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h 步骤四 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
云技术支持，用于授权认证。 约束限制 当前仅支持在贵阳一、乌兰察布一使用该功能。 操作步骤 获取AK/SK。该AK/SK用于后续脚本配置，做认证授权。 如果已生成过AK/SK，则可跳过此步骤，找到原来已下载的AK/SK文件，文件名一般为：credentials.csv。 如下图所示，文件包含了租户名（User
查看卡间通信配置文件，执行以下命令。 cat /user/config/jobstart_hccl.json 多卡训练时，需要依赖“rank_table_file”做卡间通信的配置文件，该文件自动生成，pod启动之后文件地址。为“/user/config/jobstart_hccl.json”，“/use
kubectl工具。 docker run方式启动任务。 Snt9B集群在纳管到CCE集群后，会安装容器运行时，下文以docker举例。仅做测试验证，可以不需要通过创建deployment或者volcano job的方式，直接启动容器进行测试。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。
镜像较小，只有2~5G。用户使用此类镜像做基础镜像，安装自己需要的引擎版本和依赖包，可扩展性更高。并且这些镜像预置了一些开发环境启动所必要的配置，用户无需对此做任何适配，安装所需的软件包即可使用。 此类镜像为最基础的镜像，主要应对用户做自定义镜像时基础镜像太大的问题，所以镜像中未安装任何组件；如果需使用OBS
如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 3.权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h 步骤四 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
attention_processor.py 图3 查找diffusers源码包位置 找到具体位置后可以cp替换，替换前可对diffusers原始文件做备份，如果没有备份则可以通过删除diffusers包重新安装的方式获取原始文件。 执行bash stable_diffusers_train
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