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适配NPU推理指导（6.3.906） SDXL&SD1.5 WebUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导（6.3.906） LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导（6.3.906） LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch
service_url：成功部署推理服务后的服务预测地址，示例：http://${docker_ip}:8080/generate。此处的${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，端口号8080来自前面配置的服务端口。
iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects mrs:cluster:get smn:topic:publish obs:object:PutObject obs:object:GetObject
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
namespace String 镜像所属组织，可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 tag String 镜像tag，长度限制64个字符， 支持大小写字母、数字、中划线、下划线和点。 description String 该镜像所对应的描述信息，长度限制512个字符。
python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs 5 \ --parallel-num 1
python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs 5 \ --parallel-num 1
python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer \ --epochs 5 \ --parallel-num 1
面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时熟悉docker容器知识 从 0 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend） 本案例介绍如何从0开始制作镜像，并使用该镜像在ModelArts Standard平台上进行训练。
由于Server是一台裸金属服务器，在ModelArts管理控制台购买Server后，会在BMS管理控制台上创建一台与Server对应的裸金属服务器，后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器 BMS。
登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，在“网络”页签，单击网络列表中某个网络操作列的“打通VPC”。 图1 打通VPC 在打通VPC弹框中，打开“打通VPC”开关，在下拉框中选择可用的VPC和子网。
/scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。
import gradio as gr import os POD_IP = os.getenv('POD_IP') // 获取容器IP ROOT_PATH = os.getenv('ROOT_PATH') //获取服务根路径 def greet(name): return
/scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。
检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
表5 SourceInfo 参数 参数类型 描述 cluster_id String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode String MRS集群运行模式。
${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而 install.sh 则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。
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