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where the trained ckpt file') args = parser.parse_args() ... # 下载的代码无需设置，后续涉及训练数据和输出路径数据使用data_url和train_url即可 #下载数据参数至容器本地，在代码中使用local_data_path代表训练输入位置
训练作业名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 job_desc 否 String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 config 是 Object 创建训练作业需要的参数。详情请参见表3。 workspace_id 否 String
创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限，用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
用户/训练系统，将CUDA_VISIBLE_DEVICES传错了，检查CUDA_VISIBLE_DEVICES变量是否正常。 用户选择了1/2/4卡这些规格的作业，然后设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES=‘1’这种类似固定的卡ID号，与实际选择的卡ID不匹配。 处理方法 尽量代码里不要去修改CUD
“C:\Users”目录下的文件名必须和Windows登录用户名完全一致。 右键单击.ssh文件夹，选择“属性”。然后单击“安全”页签。 单击“高级”，在弹出的高级安全设置界面单击“禁用继承”， 在弹出的“阻止继承”窗口单击“从此对象中删除所有继承的权限”。此时所有用户都将被删除。 添加所有者：在同一窗口中，
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh #训练自定义镜像-预置命令场景 运行命令就可以设置为： bash /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh python /hom
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
类型，可以在列表的右上角单击“选择当前页”，则当前页面所有的音频将选中。 添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中，单击“标签”下侧的文本框设置标签。 方式一（已存在标签）：单击“标签”下方的文本框，在快捷键下拉列表中选择快捷键，然后在标签文本输入框中选择已有的标签名称，然后单击“确定”。
式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限，用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
在镜像详情页，单击右侧“发布”，在发布镜像页面编辑发布信息后，单击“发布”。 表1 发布镜像的参数说明 参数名称 说明 中文名称 镜像发布后显示的名称，在创建镜像时设置的名称，此处不可编辑。 描述 必填项，填写资产简介，镜像发布后将显示在镜像页签上，方便用户快速了解资产。 支持1~90个字符，请勿在描述中
“C:\Users”目录下的文件名必须和Windows登录用户名完全一致。 右键单击.ssh文件夹，选择“属性”。然后单击“安全”页签。 单击“高级”，在弹出的高级安全设置界面单击“禁用继承”， 在弹出的“阻止继承”窗口单击“从此对象中删除所有继承的权限”。此时所有用户都将被删除。 添加所有者：在同一窗口中，
time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定
（IAM）服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”按如下要求设置完成后单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：允许通过Cloud Shell访问运行中的训练作业。 “策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
问题4：Error waiting on exit barrier错误 错误截图： 报错原因：多线程退出各个节点间超时时间默认为300s，时间设置过短。 解决措施： 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim
String 指定作业所处的工作空间，默认值为“0”。 description String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。
分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后，可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置，训练作业事件等。 查看训练作业日志 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息，可以通过查看训练作业日志定位作业运行中出行的问题。 表2
告警和故障恢复。容器应该采用https的安全传输通道，并使用业界推荐的加密套件保证业务数据的安全性。 部署上线 部署服务时，需要注意为服务设置合适计算节点规格，防止服务因资源不足而过载或者资源过大而浪费。尽量避免在容器中监听其他端口，有本地内部需要访问的其他端口，监听在local
在模型详情页，单击右侧“发布”，在发布模型页面编辑发布信息后，单击“发布”。 表1 发布模型的参数说明 参数名称 说明 中文名称 模型发布后显示的名称，在创建模型时设置的名称，此处不可编辑。 任务类型 选择合适的任务类型。 许可证 必填项，根据业务需求选择合适的许可证类型。 描述 必填项，填写资产简介，模
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