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诊断。 容错能力强，故障恢复快 提供机柜、节点、加速卡、任务多场景故障感知和检测。 提供节点级、作业级、容器级，多级故障恢复，保障千卡作业稳定训练。 多种资源形态 集群模式，开箱即提供好Kubernetes集群，直接使用，方便高效。 节点模式，客户可采用开源或自研框架，自行构建集群，更强的掌控力和灵活性。
s收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log
s收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 注：ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log
s收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log
数据运行时配置的能力，当前支持的数据类型包括：int、str、bool、float、Enum、dict、list。开发者可根据场景需要，将节点中的相关字段（如算法超参）通过Placeholder的形式透出，支持设置默认值，供用户修改配置使用。 属性总览（Placeholder） 属性
k8s Cluster节点默认会安装os-node-agent插件，用于对节点进行管理，例如： 驱动升级：通过os-node-agent插件下载驱动文件并进行驱动版本升级、回退。 故障检测：通过os-node-agent插件在系统内周期性巡检故障特征，及时发现节点故障。 指标采集：通
开启高可用冗余：是否开启资源池的高可用冗余，超节点默认开启高可用冗余。 冗余节点分布策略：冗余节点的分布策略，超节点仅支持step均分：每个超节点内预留相同数量的冗余节点。 冗余实例数：此规格设置的高可用冗余实例数量。冗余系数指的是冗余节点分布策略为step均分时，每个超节点内预留的冗余节点数量。 说明： 当前仅Snt9C规格支持该功能。
【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告 华为云ModelArts服务MindStudio，ML Studio，ModelBox镜像将在2024年6月30日00:00（北京时间）正式退市。 下线范围 下线Region：华为云全部Region
s收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log
看指标的方式，说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档。 准备工作 ModelArts提供了集群视图、节点视图、用户视图、任务视图和任务详细视图这5个模板，这些模板在Grafana官方文档可以搜索下载，您导入模板配置Dashboards时，可直接使用。
png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory
png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory
on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“/cache”目录下，GPU规格资源的每个节点会有一个“/cache”目录，空间大小为4TB。并确认该目录下并发创建的文件数量是否过大，占用过多存储空间会出现inode耗尽的情况，导致空间不足。
eed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。
本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16 per-channel Step1 环境准备 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment
资源标签操作。 图3 单个节点操作 在节点的搜索栏，支持通过节点的名称、节点状态、高可用冗余、批次、驱动版本、驱动状态、IP地址、资源标签等关键字搜索节点。 支持导出Standard资源池的节点信息到Excel表格中，方便查阅。勾选节点名称，在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出
创建资源池时作业类型选择了推理服务，资源池创建成功后推理一直显示“环境初始化。 原因分析 专属池网段和推理微服务dispatcher网段冲突，导致专属池上的VPCEP终端节点无法创建，该region无法使用此网段创建包含推理服务的资源池。 处理方法 选择其他网段的ModelArts网络重建资源池即可解决网段冲突问题。
属资源池的使用时间。 在ModelArts控制台续费 包年/包月的Standard专属资源池、弹性集群Lite Cluster资源池和弹性节点Server资源池在购买成功后支持手动续费操作。 弹性集群Cluster：在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Clus
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 # 将其中一个节点设为头节点 ray start --head --num-gpus=8 # 在其他节点执行 ray start --address='10.170.22.18:6379' --num-gpus=8
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 # 将其中一个节点设为头节点 ray start --head --num-gpus=8 # 在其他节点执行 ray start --address='10.170.22.18:6379' --num-gpus=8
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