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Array<Object> 训练作业的运行参数，为“label-value”格式，该样例请参考请求示例；当为自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。详细请参见表4 spec_id 是 Long 训练作业选择的资源规格ID。请从查询作业资源规格接口获取资源规格ID。 data_url
VS Code背景配置为豆沙绿 在VS Code的配置文件settings.json中添加如下参数 "workbench.colorTheme": "Atom One Light", "workbench.colorCustomizations": { "[Atom One
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data
在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 昇腾多卡训练任务是多进程多卡模式，跑几卡需要起几个python进程。昇腾底层会读取环境变量：RANK_TABLE_FILE，开发环境已经设置，用户无需关注。比如跑八卡，可以如下片段代码： export RANK_SIZE=8 current_exec_path=$(pwd)
Turbo中的数据。 Notebook中安装依赖包并保存镜像 在后续训练步骤中，训练作业启动命令中包含sh scripts/install.sh，该命令用于git clone完整的代码包和安装必要的依赖包，每次启动训练作业时会执行该命令安装。 您可以在Notebook中导入完代码之后，在Notebook运行sh
ect/data”，（此路径后面标记为输入路径）。 安装VS Code插件并登录 本地打开VS Code软件，单击左侧导航栏的图标，将插件包拖入到扩展区空白处，即可自动安装。 待左侧导航出现图标，表示插件安装完成。 图1 安装VS Code插件 创建训练作业 单击左侧导航的图标，
在ECS中创建ma-user和ma-group 在ModelArts训练平台使用的自定义镜像时，默认用户为ma-user、默认用户组为ma-group。如果在训练时调用ECS中的文件，需要修改文件权限改为ma-user可读，否则会出现Permission denied错误，因此需
需的规格和进行权限配置。随后，在ModelArts控制台上购买Lite Cluster资源。请参考Lite Cluster资源开通。 资源配置：完成资源购买后，需要对网络、存储、驱动进行相关配置。请参考Lite Cluster资源配置。 资源使用：完成资源配置后，您可以使用集群资
训练作业参数配置 创建训练作业参数 查询训练作业参数列表 更新训练作业参数 删除训练作业参数 查询训练作业参数详情 父主题： 训练管理（旧版）
用场景介绍。 本案例中，若用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data
Turbo中的数据。 Notebook中安装依赖包并保存镜像 在后续训练步骤中，训练作业启动命令中包含sh scripts/install.sh，该命令用于git clone完整的代码包和安装必要的依赖包，每次启动训练作业时会执行该命令安装。 通过运行install.sh脚本，会git
model_description_url String 模型描述链接。 parameter String 模型的运行参数。当为自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。该样例请参考请求示例。 create_time Long 模型的创建时间。 engine_id Long 模型的引擎ID。 engine_name
Ant8，包含8张GPU卡以及8张RoCE网卡。 关于Ant8裸金属服务器的购买，可以在华为云官网提工单至ModelArts云服务， 完成资源的申请。 步骤1 安装模型 安装Megatron-Deepspeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器，登录方式在华为云购买页面可以获取。 拉
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景，在编写构建工作流节点时，节点的数据输入来源暂不确定，可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后，才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
使用自定义镜像创建训练作：选择创建方式（使用自定义镜像） 配置训练参数：配置训练作业的输入、输出、超参、环境变量等参数。 根据需要选择不同的资源池用于训练作业，推荐使用专属资源池，两者的差异说明请参见专属资源池和公共资源池的能力差异。 配置资源池（公共资源池） 配置资源池（专属资源池） （可选）选择训
Turbo资源做关联操作，关联完成后，表示SFS Turbo与网络已进行打通，可在训练和开发环境等功能时使用此SFS Turbo。 关联与解除关联操作需要用户委托授权ModelArts云服务操作SFS Turbo的部分权限。 涉及配置的自定义权限策略项如下： sfsturbo:shares:addSha
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