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在安装SDK时会默认同时安装所需的依赖包。当显示“Successfully installed”时，表示ModelArts SDK安装完成。如果安装失败，可参见FAQ：安装ModelArts SDK报错处理报错。 如果在安装过程中报错提示缺少相应的依赖包，请根据报错提示执行如下命令进行依赖包安装。
odelArts中。 健康检查：选填，用于指定模型的健康检查。仅当自定义镜像中配置了健康检查接口，才能配置“健康检查”，否则会导致模型创建失败。 apis定义：选填，用于编辑自定义镜像的apis定义。模型apis定义需要遵循ModelArts的填写规范，参见模型配置文件说明。 本样例的配置文件如下所示：
载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 ${image_name} 为
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images
ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 您可以参考如下步骤基于训练基础镜像来构建新镜像。 安装Docker。如果docker
odelArts中。 健康检查：选填，用于指定模型的健康检查。仅当自定义镜像中配置了健康检查接口，才能配置“健康检查”，否则会导致模型创建失败。 apis定义：选填，用于编辑自定义镜像的apis定义。模型apis定义需要遵循ModelArts的填写规范，参见模型配置文件说明。 本样例的配置文件如下所示：
工作空间“default”不支持删除。 请注意，删除工作空间将删除该空间下的所有资源，包括已创建的Notebook、训练作业和部署服务，且无法恢复，请谨慎操作。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中，选择“工作空间”进入工作空间列表。 在工作空间列表，单击操作列的“删除”
在右侧的“添加标签”区域中，单击“标签名”右侧的文本框中设置标签。 单击“标签名”右侧的文本框，然后从下拉列表中选择已有的标签。如果已有标签无法满足要求时，直接在文本框中添加新标签。 单击“确定”。此时，选中的图片将被自动移动至“已标注”页签，且在“未标注”和“全部”页签中，标签的
即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
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即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
卡davinci0~davinci7。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 Step5 进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。 docker exec -it
OBS环境变量 PIP源环境变量 API网关地址环境变量 作业元信息环境变量 约束限制 为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突，而引起作业运行异常或失败，请在定义自定义环境变量时，不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量，也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images
是 application/json Content-Length 请求body长度，单位为Byte。 POST/PUT请求必填，GET不能包含。 3495 X-Project-Id project id，用于不同project取token。 否 e9993fc787d94b6c886cbaa340f9c0f4
ate列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小
参数说明 FILE_PATH String 是 Dockerfile文件所在的路径。 -t / --target String 否 表示构建生成的tar包保存在本地的路径，默认是当前文件夹目录。 -swr / --swr-path String 是 SWR镜像名称，遵循organi
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