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原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linux内核模块，它允许支持P2P(Peer-to-Peer)的NVIDIA GPU直接进行内存访问(DMA)。这意味着数据可以直接在多个GPU之间传输，而无需经过CPU或系统内存，这可以显著降低延迟并提高带宽。 所以既然nccl-tests能正常测试，
查询训练作业参数详情 功能介绍 查看指定的训练作业参数详情。 URI GET /v1/{project_id}/training-job-configs/{config_name} 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
中，因此创建OBS桶为必选项。用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶，将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 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。
中，因此创建OBS桶为必选项。用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶，将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 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。
数据标注 > 我参与的”页面。如果未登录控制台，请先登录。 在“我参与的”页签下，可查看您的标注任务。 图6 标注任务 数据标注访问地址可以查看如下表格获取，另外，如果团队成员绑定了邮箱，可以收到任务通知邮件，成员也可以通过邮件中给出的地址访问ModelArts-Console标注地址。
仅支持评测运行中的模型服务和已领取免费额度的预置服务。 最多可以添加10个文本生成类型的模型服务。 最多可以添加10个预置评测数据集。 创建评测任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。
登录统一身份认证服务管理控制台。 单击目录左侧“用户组”，然后在页面右上角单击“创建用户组”。 填写“用户组名称”并单击“确定”。 在操作列单击“用户组管理”，将需要配置权限的用户加入用户组中。 单击用户组名称，进入用户组详情页。 在权限管理页签下，单击“授权”。 图2 “配置权限” 在搜索栏输入“ModelArts
更新数据集 更新数据集的名称和描述信息。 dataset.update_dataset(dataset_name=None, description=None) 示例代码 更新数据集名称 from modelarts.session import Session from modelarts
数据导入方式介绍 数据集创建完成后，您还可以通过导入数据的操作，接入更多数据。ModelArts支持从不同数据源导入数据。 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从DLI导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从DWS导入数据到ModelArts数据集
团队标注使用说明 数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能仅在以下Region支持：华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州
批量删除 标注人员管理 如果您创建的标注作业，开启了团队标注，“标注人员管理”页面中可查看团队标注作业的标注详情。添加、修改或删除标注成员。 登录“数据准备>数据标注”，在“我创建的”页签下可查看所有的标注作业列表。 在作业列表的“名称”列，根据标注作业名称找到对应的团队标注作业。（团队标注作业的名称后带有标识。）
示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本
创建数据集 创建数据集，支持从OBS中导入数据。 create_dataset(session, dataset_name=None, data_type=None, data_sources=None, work_path=None, dataset_type=None, **kwargs)
数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据
准备预测分析数据 使用ModelArts自动学习构建预测分析模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域，例如OBS桶区域为“北京四”时，必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域，否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置，添加位置如下图所示： 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息，请参见Ascend PyTorch
从本地上传数据到ModelArts数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶，OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中，请先提前创建OBS桶。
亚太-新加坡、亚太-曼谷、亚太-雅加达、拉美-圣地亚哥、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城二。 标注作业支持的数据类型 对于不同类型的数据集，用户可以选择不同的标注任务，当前ModelArts支持如下类型的标注任务。 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。
参考线下容器镜像构建及调试章节，构建容器镜像并调试，镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 操作步骤 登录Imagenet数据集下载官网地址，下载Imagenet21k数据集：http://image-net.org/ 下载格式转换后的anno
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 version_id 是 String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例
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