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ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，
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model：模型算法 content_id String 资产ID，可在AI Gallery中获取。 subscription_id String 订阅ID，可在AI Gallery中获取。 expired_at String 超期时间。 表18 WorkflowSubgraph
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DELETING: 删除中； ERROR: 错误； RUNNING: 运行中； STARTING: 启动中； START_FAILED: 启动失败； STOPPED: 已停止； STOPPING: 停止中； STOP_FAILED: 停止失败： REBOOTING: 重启中： REBOOT_FAILED:
前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT全参微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的配置，参数详解可查看训练参数说明，其中【GBS、MBS、TP、PP】参数值可参考模型推荐参数、NPU卡数设置。
获取训练作业日志的文件名 功能介绍 获取训练作业日志的文件名。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/log/file-names 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码 问题现象 通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码。例如model_name为query_vec_recall_model，但是api接口返回结果是query_vec_recall_model_b。
GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后，出现获取显卡失败的现象，报错如下： > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__
在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息？ 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
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