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${container_name} bash Step3 获取SD1.5插件代码包并安装依赖 将下载的SD1.5插件代码包ascendcloud-aigc-xxx-xxx.tar.gz文件，上传到容器的/home/ma-user/目录下，解压并安装相关依赖。插件代码包获取路径参见表2。 mkdir -p /ho
（存放数据和代码）”。 单机多卡：中等数据量（50G左右训练数据）、中等算力场景（8卡Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据和代码）”。 多机多卡：大数据量（1T训练数据）、高算力场景（4台8卡Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题： LLM大语言模型训练推理
创建Notebook实例后无法打开页面，如何处理？ 使用pip install时出现“没有空间”的错误 出现“save error”错误，可以运行代码，但是无法保存 单击Notebook的打开按钮时报“请求超时”错误？ 出现ModelArts.6333错误，如何处理？ 打开Noteboo
rk_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_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size：共享内存大小。 ${cont
supported wheel on this platform”报错，具体解决方法请参见2。 处理方法 安装第三方包 pip中存在的包，使用如下代码： import os os.system('pip install xxx') pip源中不存在的包，此处以“apex”为例，请您用如下方式将安装包上传到OBS桶中。
桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS
查询标注任务详情 查询标注任务的详细信息。 datset.get_label_task_info(task_id=None) 示例代码 查询标注任务的详情。 task_info = dataset.get_label_task_info(task_id="xs9ZKzLluKzccQfsyi2")
在极小误差范围内。 GPU环境下，使用Github中的官方代码跑训练任务。Github中的官方代码下载路径：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/tree/v1.0.0 在NPU代码 configs/opensora/train/64x512x512
'/cache/data_url') 读取“json”文件，请您在代码中尝试如下方法： json.loads(mox.file.read(json_path, binary=True)) 使用“numpy.load”读取“npy”文件，请您在代码中尝试如下方法： 使用MoXing API读取OBS中的文件
修改目录权限，上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，如用ma-user用户训练，此处需要执行如下命令统一文件权限。 #统一文件权限 chmod -R 777 ${work_dir} # ${work_dir}:/home/ma-user/ws 宿主机代码和数据目录 #例如：
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型训练推理
修改目录权限，上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，如用ma-user用户训练，此处需要执行如下命令统一文件权限。 #统一文件权限 chmod -R 777 ${work_dir} # ${work_dir}:/home/ma-user/ws 宿主机代码和数据目录 #例如：
使用reload ckpt恢复中断的训练 在容错机制下，如果因为硬件问题导致训练作业重启，用户可以在代码中读取预训练模型，恢复至重启前的训练状态。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取训练中断前保存的预训练模型。具体请参见断点续训练。 父主题： 模型训练高可靠性
查询数据集详情 查询数据集的详细信息，包括数据集的样本信息、版本信息等。 dataset.get_dataset_info() 示例代码 查询数据集详情 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
查询数据集版本列表 查询数据集的版本列表。 dataset.list_versions() 示例代码 查询数据集版本列表 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session
查询导入任务列表 查询数据集导入任务列表。 dataset.list_import_tasks() 示例代码 查询数据集导入任务列表 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset
查询导出任务列表 查询数据集导出任务列表。 dataset.list_export_tasks() 示例代码 查询数据集导出任务列表 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset
features["label"].names label2id = {c: i for i, c in enumerate(classes)} id2label = {i: c for i, c in enumerate(classes)} print('Start
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