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ModelArts环境挂载目录说明 本小节介绍Notebook开发环境、训练任务实例的目录挂载情况（以下挂载点在保存镜像的时候不会保存）。详情如下： Notebook 表1 Notebook挂载点介绍 挂载点 是否只读 备注 /home/ma-user/work/ 否 客户数据的持久化目录。
例如，模型来源于自动学习项目，则计算资源将自动关联自动学习规格供使用。 “实例数” 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 “环境变量” 设置环境变量，注入
IEFNodeUnavailable 边缘节点(%s) 当前状态(%s)无法进行联邦训练 请选择可用的边缘节点 400 ModelArts.2848 IEFClientError 请检查edge_node_id(%s)是否正确，错误详情：%s 请选择可用的边缘节点 400 ModelArts.2849
例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
专属资源池规格以“Dedicated Resource Pool”标识。只有购买了专属资源池的用户才会显示专属资源池规格。 Compute Nodes 计算资源节点个数。数量设置为1时，表示单机运行；数量设置大于1时，表示后台的计算模式为分布式。 Available/Total Nodes 当“Spe
cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 注意：多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或
ModelArts CommonOperations ModelArts Dependency Access 开发环境Notebook/镜像管理/弹性节点Server 对象存储服务OBS OBS Administrator 凭据管理服务CSMS CSMS ReadOnlyAccess 云审计服务CTS
例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。
配置“网络”时需要选择已打通VPC的网络。如果需要新建网络和打通VPC可以参考配置Standard专属资源池可访问公网。 “规格类型”和“节点数量”根据训练计划使用的资源选择。 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储后，支持将训练所需的数据通过ECS上传至SFS
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 npu-smi info -t board -i 1
保存到OBS中。 图4 选择镜像 资源池：选择专属资源池，规格选择Ascend: 8*ascend-snt9b。如果需要多机训练，增加计算节点个数即可，启动脚本文件diffusers_finetune_train.sh支持多机训练。 图5 选择资源池规格 作业日志路径：选择输出日志到OBS的指定目录。
py，具体脚本内容参见权重转换脚本文件fp8_cast_bf16.py。权重转换需要使用有CPU资源的机器，建议直接登录Lite Server节点执行权重转换。 在Server机器上创建权重转换后的存放目录${path-to-file}/deepseekV3-bf16或${path-
Lite Server使用流程 ModelArts Lite Server提供多样化的xPU裸金属服务器，赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力，为用户打造专属的云上物理服务器环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息，即
训练脚本接收的参数。 Specifications 计算规格，这里选择Ascend类型的，以界面实际可选值为准。 Compute Node 节点数（单机训练默认为1） PyCharm中支持两种方式创建训练作业：使用预置镜像训练作业、自定义镜像创建训练作业。 使用预置镜像创建训练作业。
batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。 vpc_id 否 String 在线服务实例部署的虚拟私有云ID，默认为空，此时ModelAr
alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务-专属资源池
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