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创建一个附属Notebook，与当前使用的Notebook组成分布式训练的两个worker。 初始化训练作业，将数据下载到local_path中。 执行训练任务，用户的代码需要将训练输出保存在4指定的local_path中。 将训练任务得到的输出上传到4指定的obs_path中，日志上传到7指定的log_url中。
MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为t
MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为t
order 否 String instance order start_time 否 String 开始时间，需要与结束时间一起传入。 end_time 否 String 结束时间，需要与开始时间一起传入。 level 否 String 指定返回的事件级别，取值范围[Info Error
理”中准备好待发布的模型。在“AI应用管理”界面创建或发布模型的相关操作请参见管理AI应用简介。使用容器镜像导入的模型和其他训练产生的模型都支持发布至AI Gallery。 如果是发布HiLens技能，已经在HiLens技能管理中准备好待发布的技能。发布技能的相关操作请参见发布技能。
11:00:00，在10:00:00 ~ 10:45:46间产生费用，该计费周期内的计费时长为2746秒。 您需要为每个计费周期付费，计费公式如表2所示。产品价格详情中标出了资源的每小时价格，您需要将每小时价格除以3600，得到每秒价格。 表2 计费公式 资源类型 计费公式 资源单价 计算资源（vCPU）
MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为t
ModelArts数据管理为用户准备高质量的AI数据提供了以下主要能力： 解决用户获取数据的问题。 用户可在AI Gallery上一键下载需要的数据资源到ModelArts数据集。 提供多种数据接入方式，支持用户从OBS，MRS，DLI以及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+
“指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选启用：当用户要使用该数据集时需要提交申请，只有数据集所有者同意申请后，才能使用数据集。 不勾选不启用（默认值）：所有可见资产的用户都可以直接使用数据集。 发布后，资产会处
预置：可选择SWR服务上自有的或他人共享的镜像。 自定义：可直接填写镜像地址。 添加镜像密钥 若本租户不具有预热镜像的权限（即非公开/非本租户私有/非他人共享的镜像），此时需要添加镜像密钥。在开启镜像密钥开关后，选择命名空间及对应密钥。创建密钥方法可参考创建密钥，密钥类型须为kubernetes.io/dockerconfigjson类型。
实例配置的规格过大，CPU或者内存剩余资源不足；（"insufficient CPU" / "insufficient memory"） 模型需要的磁盘空间大，磁盘空间不足；（"x node(s) had taint {node.kubernetes.io/disk-pressure:
一个4*25GE/10GE，为Hi1822网卡，插在主板上的。 ifconfig能看到的网卡信息吗 能看到主板上的网卡信息，即VPC分配的私有IP。如果要看RoCE网卡的命令需要执行“hccn_tools”命令查看，参考Atlas 800 训练服务器 1.0.11 HCCN Tool接口参考中的指导。 NPU上的网卡在哪里可以看到，
ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时，需要您熟悉docker软件的使用，并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示： 前提条件 Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 准备训练脚本并上传至OBS
ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时，需要您熟悉docker软件的使用，并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示： 前提条件 Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 准备训练脚本并上传至OBS
本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展MiniCPM-V 2.6 LoRA训练的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Regi
代码上传至云端。 在VS Code中打开要执行的代码文件，在执行代码之前需要选择合适的Python版本路径，单击下方默认的Python版本路径，此时在上方会出现该远程环境上所有的python版本，选择自己需要的版本即可。 图14 选择Python版本 对于打开的代码文件，单击ru
这种方法主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.908版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
rts Upload Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入OBS文件上传界面。 图1 上传文件图标 图2 OBS文件上传界面 需要提供OBS文件路径，可以通过以下两种方式提供： 方式一：在输入框中直接输入有效的OBS文件路径，然后单击“上传”开始传文件。 图3 输入有效的OBS文件路径
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，日志存放在第一个的Rank节点中；日志存放路径为：对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
查看密钥文件的路径，建议放在C:\Users\{user}\.ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。检查Remote-ssh三方插件是否兼容。 4. 检查本地Vscode是否为最新版，最新版可能有bug，建议使用推荐版本v1.82。
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