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此处的“demo-code”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 资源池：选择公共资源池 类型：选择GPU或者CPU规格。 永久保存日志：打开 作业日志路径：设置为OBS中存放训练日志的路径。例如：“obs://test-modelarts/pytorch/log/” 在“规格确
此处的“demo-code”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 资源池：选择公共资源池 类型：选择GPU或者CPU规格。 永久保存日志：打开 作业日志路径：设置为OBS中存放训练日志的路径。例如：“obs://test-modelarts/pytorch/log/” 在“规格确
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的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 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的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 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的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 基础镜像 swr.cn-southwest-2
r名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的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 基础镜像 swr.cn-southwest-2
mnist.npz”，获取方式设置为“超参”。 资源池：选择公共资源池。 资源类型：选择GPU规格。 计算节点个数：1个。 永久保存日志：打开。 作业日志路径：设置为OBS中存放训练日志的路径。例如：“obs://test-modelarts/mindspore-gpu/log/”。
r名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
r名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
数据类型：根据实际需求，选择对应的数据类型。 更多参数填写请参考表3。 表3 数据集的详细参数 参数名称 说明 数据源（“OBS”） “文件路径”：单击输入框右侧按钮，可打开当前账号下的所有OBS桶，请选择需要导入的数据文件所在目录。 “导入是否包含表头”：默认开启，表示导入文件包含表头。 如果您的原始表格中已
单击“保存”即可完成修改。 选择“训练列表”页签可以查看使用该算法的训练作业信息，例如训练作业名称、状态。 运行环境预览 创建算法时，可以打开创建页面右下方的运行环境预览窗口，辅助您了解代码目录、启动文件、输入输出等数据配置在训练容器中的路径。 发布算法到AI gallery 发布算法：创建完成的算法，支持发布到AI
环境变量：添加“MY_SSHD_PORT = 38888” 资源池：选择公共资源池 类型：选择GPU规格 计算节点个数：选择“1”或“2” 永久保存日志：打开 作业日志路径：设置为OBS中存放训练日志的路径。例如：“obs://test-modelarts/mpi/log/” 在“规格确认”页面
r名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /
r名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /
环境变量：添加“MY_SSHD_PORT = 38888” 资源池：选择公共资源池 类型：选择GPU规格 计算节点个数：选择“1”或“2” 永久保存日志：打开 作业日志路径：设置为OBS中存放训练日志的路径。例如：“obs://test-modelarts/mpi/log/” 在“规格确认”页面
ler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以llama2为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
r名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /
ler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以llama2为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
ler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以llama2为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
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