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具备一定的开发经验。详细步骤如下所示： 前提条件 Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 准备脚本文件并上传至OBS中 Step3 准备镜像主机 Step4 制作自定义镜像 Step5 上传镜像至SWR服务 Step6 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华
使用镜像 在AI Gallery中，您可以查找共享的镜像并用于AI开发。 使用镜像 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 镜像”，进入镜像页面，该页面展示了所有共享的镜像。 搜索业务所需的镜像，请参见查找和收藏资产。 单击目标镜像进入详情页面。 在详情页面您可以查看
1-cann6.3.RC2 将制作完成的镜像上传至SWR服务，具体参见Step4 上传镜像至SWR。 Step4 上传镜像至SWR 本章节介绍如何将制作好的镜像上传至SWR服务，方便后续在ModelArts上创建训练作业时调用。 登录容器镜像服务控制台，选择区域，要和ModelArts区域保持一致，否则无法选择到镜像。
准备镜像 构建容器镜像并调试 镜像构建及调试与单机单卡相同。 具体操作，请参考线下容器镜像构建及调试。 上传镜像 请参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 父主题： 单机多卡
准备镜像 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
准备镜像 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
Notebook基础镜像x86 自定义专用镜像 自定义镜像包含两种镜像：conda3-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04，conda3-ubuntu18.04，该类镜像是无AI引擎以及相关的软件包，镜像较小，只有2~5G。用户使用此类镜像做基础镜像，安装自己需要的
ModelArts统一镜像列表 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境，模型训练，服务部署，请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
Notebook自定义镜像故障基础排查 当制作的自定义镜像使用出现故障时，请用户按照如下方法排查： 用户自定义镜像没有ma-user用户及ma-group用户组； 用户自定义镜像中/home/ma-user目录，属主和用户组不是ma-user和ma-group； 用户自定义镜像必须满足用户
1”为构建的新镜像的SWR路径。“XXX”为鉴权时指定的profile。 注册新镜像 构建完成后，将新镜像注册到ModelArts镜像管理服务中，进而能够在ModelArts中使用该镜像。 有两种方式来注册镜像。 方式一：使用ma-cli image register命令来注册镜像。注册
型的自定义镜像规范。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务：验证自定义镜像的API接口功能，无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为模型：将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型管理。 将模型部署为在线服务：将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ，比如依赖包的变化，方便用户感知镜像能力的差异，减少镜像使用问题。 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称 更新时间 更新说明 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3
构建过程结束时出现如下构建日志说明镜像构建成功。 Successfully tagged pytorch:2.1.0-cann7.0.0 上传镜像至SWR服务 登录容器镜像服务控制台，选择区域，要和ModelArts区域保持一致，否则无法选择到镜像。 单击右上角“创建组织”，输入组
OBS管理 OBS管理概述 文件传输（推荐） 上传文件至OBS 上传文件夹至OBS 从OBS下载文件 从OBS下载文件夹
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
境以容器镜像的方式保存下来。具体案例参考在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像。 Notebook自定义镜像规范 制作自定义镜像时，Base镜像需满足如下规范： 基于昇腾、Dockerhub官网等官方开源的镜像制作，开源镜像需要满足如下操作系统约束： x86：Ubuntu18
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
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