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训练作业运行时下载失败，出现如下报错，请参见图1： ERROR：modelarts-downloader.py: Get object key failed: 'Contents' 图1 获取内容失败 原因分析 在创建训练作业时指定的代码目录不存在导致训练失败。 处理方法 请您根据报错原
进入代码包Dockerfile文件同级目录： cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory 构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker
为Notebook中权重路径；若服务部署在生产环境中，该参数为本地模型权重路径。 --served-model-name：仅在以openai接口启动服务时需要该参数。若服务部署在Notebook中，该参数为Notebook中权重路径；若服务部署在生产环境中，该参数为服务启动脚本run_vllm
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 业务代码问题
Caching参数设置 启动推理服务时，使用Prefix Cache特性需要配置的补充参数如表1所示，对应的代码样例如表2所示。 表1 Prefix Cache特性参数 服务启动方式 配置项 取值类型 取值范围 配置说明 offline enable_prefix_caching bool
Step3 LoRA微调超参配置 LoRA微调训练脚本llama2.sh，存放在xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/llama2/目录下。训练前，可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置，操作同预训练配置类似，不同点为RUN_TYP
$i + 0` echo $dev export DEVICE_ID=$dev python train.py > train.log 2>&1 & done 其中，train.py中设置环境变量DEVICE_ID： devid = int(os.getenv('DEVICE_ID'))
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_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 mindspore_2
训练作业调测 使用SDK调测单机训练作业 使用SDK调测多机分布式训练作业 父主题： 训练作业
在Notebook中如何实现IAM用户隔离？ 开发环境如果需要实现IAM用户隔离，即多个IAM用户之间无法查看、修改和删除他人创建的Notebook。 目前有两种方案： 方案一：删除modelarts:notebook:listAllNotebooks细粒度权限。 方案二：使用工
Lite Server使用前必读 Lite Server使用流程 Lite Server高危操作一览表 Lite Server算力资源和镜像版本配套关系
创建数据集标签 功能介绍 创建数据集标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{datas
创建团队标注验收任务 功能介绍 创建团队标注验收任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/
分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：
管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 复制、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 查看训练作业监控指标 父主题： 使用ModelArts
Lite Cluster使用前必读 Lite Cluster使用流程 Lite Cluster高危操作一览表 不同机型的对应的软件配套版本
Lite Cluster资源管理 Lite Cluster资源管理介绍 管理Lite Cluster资源池 管理Lite Cluster节点池 管理Lite Cluster节点 扩缩容Lite Cluster资源池 升级Lite Cluster资源池驱动 升级Lite Cluster资源池单个节点驱动
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： GPU相关问题
史。 导出ModelArts数据集中的数据到OBS 导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 入门案例：快速创建一个物体检测的数据集 父主题： 数据准备与处理
Qwen-14B/pretrain 必填。加载上一步预训练后保存的权重文件。 请根据实际规划修改。 TRAIN_ITERS 300 必填。表示训练周期，必须大于上次保存训练的周期次数。 RUN_TYPE retrain 必填。训练脚本类型，retrain表示断点续训练。 在Asc
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