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ECS获取基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：C
服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令
服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令
服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令
服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图3 复制登录指令
在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件？ 在VS Code的配置文件settings.json中添加remote.SSH.defaultExtensions参数，如自动安装Python和Maven插件，可配置如下。 "remote.SSH
创建模型成功后，部署服务报错，如何排查代码问题 问题现象 创建模型成功后，部署服务失败，如何定位是模型代码编写有问题。 原因分析 用户自定义镜像或者通过基础镜像导入的模型时，用户自己编写了很多自定义的业务逻辑，这些逻辑有问题将会导致服务部署或者预测失败，需要能够排查出哪里有问题。
其中，“get_size”为获取文件或文件夹的大小。“recursive=True”表示类型为文件夹，“True”表示是文件夹，“False”为文件。 如果输出结果为一致，表示文件夹复制已完毕。如果输出结果不一致，表示复制未结束。 父主题： Standard模型训练
sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 制作自定义镜像 准备以下文件用于制作镜像。 下载并解压表1中的AscendCloud插件包，进入aigc_inference/torch_npu/webui/v1_9_0_RC/ 和aigc_inf
在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json？ 在VS Code环境中执行Ctrl+Shift+P 搜Open User Settings (JSON) 父主题： Standard Notebook
特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森
在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code背景色为豆沙绿？ 在VS Code的配置文件settings.json中添加如下参数 "workbench.colorTheme": "Atom One Light", "workbench.colorCustomizations":
如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号？ 通过训练作业训练好的模型可以下载，然后将下载的模型上传存储至其他账号对应区域的OBS中。 获取模型下载路径 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 在训
在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集？ 目前只能指定切分比例，随机将样本划分到训练集或者验证集，不支持指定。 切分比例的指定： 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。
在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件？ 问题描述 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件？ 处理方法 在ipynb文件中，执行%load XXX.py命令，即可将py文件内容加载到ipynb中。 以“test
${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂
volumes=[nfs-x]”。 原因分析 用户账号下的SFS Turbo所在的VPC网络需要与专属资源池所在的网络打通，运行于该专属资源池的训练作业才能正常挂载SFS。因此，当训练作业挂载SFS失败时，可能是网络不通导致的。 处理步骤 进入训练作业详情页，在左侧获取SFS Turbo的名称。
Turbo。通过SSH连接ECS将代码包上传至SFS Turbo中。 在表1获取基础镜像，随后通过镜像方案说明中的步骤执行代码包中llm_train/AscendSpeed/Dockerfile文件，构建新的镜像，并上传至SWR中。 新构建的镜像中，包含有ModelLink、MindSpeed、
ModelArts在线服务处于运行中时，如何填写request header和request body？ 问题现象 部署在线服务完成且在线服务处于“运行中”状态时，通过ModelArts console的调用指南tab页签可以获取到推理请求的地址，但是不知道如何填写推理请求的header及body。
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络，装有Linux系统并安装18.09.7及以上
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