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机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源（多机训练场景）
机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源（多机训练场景）
机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源（多机训练场景）
PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.905-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 如果没有软
ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。
ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。
LoRA训练。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E
service会优先读取网卡配置文件中的IP设置为主机IP， 此时无论DH Cient是否关闭，服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时，DH Client开启，此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH Client，则服务器无法获取私有IP。 图2 查看NetworkManager配置 图3 查看网络配置
分析错误时：训练镜像先看日志，推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志： docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时，部分日志是直接存储在容器内部的，所以需要进入容器看日志。注意：重点对应日志中是否有ERROR（包括，容器启动时、API执行时）。
ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink
ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink
Snt9B单机。 表1 环境要求 名称 版本 driver 23.0.6 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.910-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6
k详情页中修改密钥对。 注意： 创建好的密钥对，请下载并妥善保存，使用本地IDE远程连接云上Notebook开发环境时，需要用到密钥对进行鉴权认证。 “远程访问白名单” 可选，开启“SSH远程开发”功能后，可以设置此参数。 设置为允许远程接入访问这个Notebook的IP地址（例
Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 名称 版本 driver 23.0.6 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6
Snt9B硬件，完成SDXL Finetune训练。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.905-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 如果没有软
本次训练作业使用的训练规格。 “输入-输入路径” 本次训练中，输入数据的OBS路径。 “输入-参数名称” 算法代码中，输入路径指代的参数。 “输入-获取方式” 本次训练作业的输入采用的获取方式。 “输入-本地路径（训练参数值）” 训练启动后，ModelArts将OBS路径中的数据下载至后台容器，本地路径指M
rch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch
支持图像处理，所以无法展示缩略图。 解决方案 以Chrome浏览器为例，“F12”打开浏览器Console，锁定该图片，获取图片链接并复制。 图1 F12获取图片链接 在新的浏览器页面输入该链接，会出现提示“您的连接不是私密连接”，在该页面单击“高级”，然后选择继续前往目标链接页面。
rch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch
yaml”文件。 “config.yaml”文件用于配置pod，代码示例如下。代码中的“xxxx_train.sh”即为2修改的训练启动脚本。 apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job metadata: name: yourvcjobname
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