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PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意
本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 通过学习本案例，您可以了解如何在ModelAr
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意
runtime没有找到。 处理方法 建议您按以下步骤排查处理： 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本（customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明）。
用户可用”时，才支持管理数据集的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。 数据集发布成功后，如果数据集所有者要新增可使用资产的新用户，则可以在数据集详情页添加新用户。 登录AI Gallery，单击右上角“我的G
有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据：您可以将本地图片快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”，根据弹出的对话框的引导，输入正确的数据并添加。 同步新数据：将
X.X-cu102 CUDA Compatibility如何使用？ 当CUDA 10.2与低版本GPU驱动（440.33以下）配合使用时，可能会出现兼容问题，此时需要使用CUDA Compatibility。在创建训练页面添加以下环境变量： export LD_LIBRARY_PA
IAM用户创建后，需要管理员在组织中为用户添加授权，使IAM用户对组织内所有镜像享有读取/编辑/管理的权限。 只有具备“管理”权限的帐号和IAM用户才能添加授权。 登录容器镜像服务控制台。 在左侧菜单栏选择“组织管理”，单击组织名称。 在“用户”页签下单击“添加授权”，在弹出的窗口中为IAM用户选择权限，然后单击“确定”。
仅当发布模型时，“可用范围”启用“申请用户可用”时，才支持管理模型的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。 模型发布成功后，如果模型所有者要新增可使用资产的新用户，则可以在模型详情页添加新用户。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。
--benchmark-csv：结果保存路径，如benchmark_serving.csv。 --served-model-name： 选择性添加， 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置
创建ECS。 参考ECS文档购买弹性云服务器。网络配置、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker
对话场景下推荐使用prefix-caching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用prefix-caching特性，不添加表示不使用。开启该特性后，如果模型长度>8192，则需要在启动推理服务前添加如下环境变量降低显存占用；否则在长序列的推理中会触发Out of Memory，导致推理服务不可用。
创建ECS。 参考ECS文档购买弹性云服务器。网络配置、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker
创建ECS。 参考ECS文档购买弹性云服务器。网络配置、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker
对话场景下推荐使用prefix-caching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用prefix-caching特性，不添加表示不使用。开启该特性后，如果模型长度>8192，则需要在启动推理服务前添加如下环境变量降低显存占用；否则在长序列的推理中会触发Out of Memory，导致推理服务不可用。
默认关闭，可通过勾选高级选项提供增强功能。 如“按标签导入”：系统将自动获取此数据集的标签，您可以单击“添加标签”添加相应的标签。此字段为可选字段，您也可以在导入数据集后，在标注数据操作时，添加或删除标签。 参数填写完成，单击“提交”，即可完成数据集的创建。 创建数据集（表格） 登录Mod
endpoints Array of EndpointsRes objects 本地IDE（如PyCharm、VS Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 fail_reason String 实例失败原因。 flavor String 实例规格。 id
endpoints Array of EndpointsRes objects 本地IDE（如PyCharm、VS Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 fail_reason String 实例失败原因。 flavor String 实例规格。 id
b 该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中，默认生成在“processed_for_input”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。 OUTPUT_SAVE_DIR /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/saved_dir_for_output/
b 该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中，默认生成在“processed_for_input”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。 OUTPUT_SAVE_DIR /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/saved_dir_for_output/
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