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/home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl /home/ma-user/cann_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any
ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> # 指定设备卡数，如2卡 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file>
4.manylinux2014_aarch64.whl文件：请单击下载地址下载。 ModelArts当前仅支持CANN商用版本，不支持社区版。 下载Miniconda3安装文件。 使用地址下载地址，下载Miniconda3-py39_24.5.0-0安装文件（对应python 3
bleDiffusion中需要在forward过程中逐步生成随机噪声。 这样在Host侧生成的随机张量能够保证一样，搬移到NPU或者GPU设备上仍然一样。 固定随机性完成后，可以使用缩小的模型在单机环境进行问题复现。复现后使用msprobe工具进行问题定位。需要注意的是，部分模型
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 必须修改，指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。 output_dir
/home/ma-user/AscendCloud-OPP-*.zip RUN pip install /home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/ma-user/cann_ops-1
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集，数据库名字。 input 否 String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否
该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用，例如：training_data。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS Turbo SFS Turbo
常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用（SDI卡驱动、bms-network-config网络配置程序、Cloud-init初始化工具等）。请根据您的实际需要自助配置应用环境或相关软件。ModelArts服务提供镜像支持多种操作系统，内置AI场景相关
float”报错，按照报错提示修改为“float”即可。 图1 预处理数据报错 数据预处理完成标识。 图2 数据预处理完成 新建data目录并移动处理好的数据。 mkdir data mv meg-gpt2* ./data mv gpt2* ./data 步骤2 单机单卡训练 本
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> # 指定设备卡数，如2卡 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file>
路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子： 表1 数据扩增算子介绍 算子 算子说明 高级 AddNoise 添加噪声，模拟常见采集设备在采集图片过程中可能会产生的噪声。 noise_type：添加噪声的分布类型，Gauss为高斯噪声，Laplace为拉普拉斯噪声，Pois
service failed SMN服务访问失败 系统错误，请联系技术支持。 500 ModelArts.5009 Database operation failed 数据库操作异常 系统错误，请联系技术支持。 500 ModelArts.5010 OBS operation failed
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗
nd训练场景下，默认要求填写作业日志在OBS的存放路径，其他资源的训练场景下，永久保存日志开关需要用户手动开启。 仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器，且训练作业必须处于“运行中”状态。 在训练管理的“创建算法”页面，来源于AI Gallery中订阅的算法不支持另存为新算法。
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
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