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服务类别：请选择“按名称查找服务”。 服务名称：填入步骤1中获取的“终端节点服务地址”。单击右侧验证按钮，系统将为您自动填入虚拟私有云、子网和节点IP。 创建内网域名：保持默认值。 确认规格无误后，单击“立即购买”后提交任务，界面自动跳转至终端节点列表页面。 创建DNS内网域名 新创建的在线服务对接的是专享版AP
用户只需要设置uid为1000的用户ma-user和gid为100的用户组ma-group，并使ma-user有对应目录的读写执行权限，其他如启动cmd不需要关心，无需设置或更改。 vim一个Dockerfile文件，添加第三方镜像（即非ModelArts提供的官方镜像）为基础镜像，如以ubuntu18.04为例。
资源配置（单节点方式） 修改容器引擎空间大小 扩容资源池时，可以设置新建节点的容器引擎空间大小。此操作会导致资源池内该规格下节点的dockerBaseSize不一致，可能会使得部分任务在不同节点的运行情况不一致，请谨慎操作。存量节点不支持修改容器引擎空间大小。 修改操作系统。在“操作系统”下拉列表中指定操作系统版本。
计算规格选择 是 按需选择计算规格。单击“选择”，在弹窗中选择资源规格并设置运行时长控制，单击“确定”。 在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资
wen2-72B为例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p model/Qwen2-72B 修改权重文件：以下模型需修改，根据所选框架及模型修改相应文件，详情参考各个模型训练前文件替换 Llama-Factory：falcon-11B、GLMv4-9B、Mi
h_2_2_ascend:20241106 构建镜像前需保证Dockerfile文件内容中镜像名与本文档镜像保持一致，如不同则需修改为一致。 # 修改以下内容： FROM swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/xxx 父主题： 准备工作
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED
点管理、扩缩容、驱动升级、带本地盘机型的本地盘数据丢失等。 高 不可恢复。 修改网络安全组 可能影响ModelArts侧基本功能，包括但不限于节点管理、扩缩容、驱动升级等。 中 改回原有内容。 网络 修改/删除集群关联网段。 影响ModelArts侧基本功能，包括但不限于节点管理、扩缩容、驱动升级等。
签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注，或对任务启动智能标注添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 ModelArts为用户提供了标注数据的能力： 人工标注：用户创建单人标注作业，对数据进行手工标注。 智能标注：
使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。
6.3.907-xxx.zip到宿主机的工作目录中，包获取路径请参见表2。 Step4 启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --dev
名称 模型名称。支持1～64位可见字符（含中文），名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 版本 设置所创建模型的版本。第一次导入时，默认为0.0.1。 说明： 模型创建完成后，可以通过创建新版本，导入不同的元模型进行调优。 描述 模型的简要描述。 填写元模型来源及其相关参数
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED
h_2_2_ascend:20241106 构建镜像前需保证Dockerfile文件内容中镜像名与本文档镜像保持一致，如不同则需修改为一致。 # 修改以下内容： FROM swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/xxx 父主题： 准备工作
uts/train_url_0" train_url = args.train_url # 判断输出路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练，如果有模型文件，则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(train_url):
启动MindInsight 在开发环境的JupyterLab中打开MindInsight。 单击，直接进入MindInsight可视化界面。 默认读取路径/home/ma-user/work/ 当存在两个以及以上工程的log时，界面如下。通过Runs下选择查看相对应的log。 图1 MindInsight界面（2）
tokenization_qwen.py # 需要修改代码 ├── SimSun.ttf # 需要手动下载 ├── tokenizer_config.json └── visual.py 对于Qwen-VL模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。
GET /v1/{project_id}/workspaces/{ws_id} modelarts:workspace:get - √ √ 修改工作空间 PUT /v1/{project_id}/workspaces/{ws_id} modelarts:workspace:update
Found”，请下载别的版本VS Code重新在本地安装，目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的，通过下面的链接，手动修改Commit码（Commit码替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update
管理我的服务 扩缩容模型服务实例数 修改模型服务QPS 升级模型服务
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