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String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下： 0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String
=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，若希望使用第一和第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。 图1 查询结果 配置环境变量。 export USE_
选择完成后勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。 完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 步骤1：准备训练数据 从AI Gallery下载训练数据，单击链接四类花卉图像分类小数据集，进入数据集详情页。
/cache/apex-master') 安装报错 “xxx.whl”文件无法安装，需要您按照如下步骤排查： 当出现“xxx.whl”文件无法安装，在启动文件中添加如下代码，查看当前pip命令支持的文件名和版本。 import pip print(pip.pep425tags.get_supported()) 获取到支持的文件名和版本如下：
会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 返回参数说明 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。
Ascend/driver目录。 X86 CPU架构和ARM CPU架构的自定义镜像分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令，查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像，上述命令回显如下。
节点，隔离节点并滚动升级。 无业务节点定义：在资源池详情“节点”页签下，如果GPU/Ascend的可用数等于总数，则为无业务节点。 图1 查看无业务节点 滚动驱动升级时，驱动异常的节点对升级无影响，会和驱动正常的节点一起升级。 图2 驱动升级 选择完成后，单击“确定”开始驱动升级。
执行脚本收集日志。 在节点上执行该脚本，可以看到有如下输出，代表日志收集完成并成功上传至OBS。 图2 日志收集完成 查看在脚本的同级目录下，可以看到收集到的日志压缩包。 图3 查看结果 父主题： Lite Server资源管理
3指使用0-3卡执行训练任务 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
一个OBS目录，SDK会将notebook目录code_dir打包上传到obs_path中。 准备训练输出，与单机训练作业调试4相同。 查看训练支持的AI框架，与单机训练作业调试5相同。 保存当前Notebook为新镜像，与单机训练作业调试9相同。 Estimator初始化。 from
文档名称”及其“URL”。AI应用说明支持增加3条。 “配置文件” 系统默认关联您存储在OBS中的配置文件。打开开关，您可以直接在当前界面查看或编辑模型配置文件。 说明： 该功能即将下线，后续请根据“AI引擎”、“运行时依赖”和“apis定义”修改模型的配置信息。 “部署类型”
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
duration=1)] # （可选）设置在线服务运行时间 ) 参数“model_id”代表将部署成在线服务的模型。“model_id”可以通过查询模型列表或者ModelArts管理控制台获取。 部署服务到专属资源池 from modelarts.config.model_config
/pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志，监控程序。 tail -f nohup.out 如果显示如下信息， 表示模型训练完成。 图4 模型训练完成 在训练过程中观察单GPU卡的利用率，如下： 图5 GPU利用率 查看生成的模型checkpoint。 本示例生成的
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
注数据操作时，添加或删除标签。 图1 导入数据集-OBS 导入成功后，数据将自动同步到数据集中。您可以在“数据集”页面，单击数据集的名称，查看详细数据，并可以通过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注：仅导入标注对象（指待
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
--port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code：获取方式见访问在线服务（APP认证）。 --tokenizer：to
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