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gid=100(ma-group) groups=100(ma-group) 安装和配置OBS命令行工具 obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具，使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作，如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。
释放资源。保存在其中的代码文档将丢失，请注意备份文件以及使用时长。 CodeLab入口 ModelArts管理控制台的“总览”页 在“开发工具”区域下方，展示“CodeLab”简介卡片，单击“立即体验”，即可进入。 图1 CodeLab入口 AI Gallery页面提供的Notebook样例
ue 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Dee
ue 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Dee
|──ascendcloud_patch/ # patch补丁包 |──benchmark/ #工具包，存放数据集及基线数据 |──trainer.py # 训练启动脚本
本地IDE使用PyCharm工具，远程连接访问，具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。 本地IDE使用VS Code工具，远程连接访问，具体参见通过VS Code远程使用Notebook实例。 本地IDE使用SSH工具，远程连接访问，具体参见通过SSH工具远程使用Notebook。
1000:100 -p 8080:8080 -v model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上，主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上，模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后，文件owner将统一修改为ma-user。
mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像，包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具，并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3.7-euler_2.8
1000:100 -p 8080:8080 -v model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上，主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上，模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后，文件owner将统一修改为ma-user。
获取APP认证鉴权相关信息 方式一：使用Python语言通过AppKey+AppSecret认证鉴权方式发送预测请求 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。 创建请求体，进行预测请求。 输入为文件格式 # coding=utf-8
ue 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Dee
attention算子（性能较优）或者使用小算子。 训练脚本 由算法迁移人员排查迁移后的NPU脚本是否存在问题，可以通过Beyond Compare工具比对GPU训练脚本和NPU训练脚本之间是否存在差异。例如是否GPU环境下开启了FA但是NPU上未开启FA。 三方库版本比对 大模型训练通常
等插件。完成Cluster资源池的购买后，您即可对资源进行配置，并将数据上传至存储云服务中。当您需要使用集群资源时，可以使用kubectl工具或k8s API来下发作业。此外，ModelArts还提供了扩缩容、驱动升级等功能，方便您对集群资源进行管理。 图2 使用流程 推荐您根据以下使用流程对Lite
由于ModelArts创建训练作业时，需要将作业日志输出至OBS桶中，因此创建OBS桶为必选项。用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶，将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud
由于ModelArts创建训练作业时，需要将作业日志输出至OBS桶中，因此创建OBS桶为必选项。用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶，将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud
requirements-test.txt pip install tensorboard Step5 获取训练数据集 使用img2dataset工具下载数据集。首先需要在容器安装img2dataset，安装命令如下。 pip install img2dataset 参考官方指导下载开源mscoco数据集。
例如TensorFlow、PyTorch等，但是实际开发中，通常还需要安装其他依赖包，此时可以通过Terminal连接到环境里操作。 单击工具栏“Tools >Start SSH session”，选择SSH Configuration中配置的开发环境。可以执行pip install安装所需要的包。
由于ModelArts创建训练作业时，需要将作业日志输出至OBS桶中，因此创建OBS桶为必选项。用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶，将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud
y”。 图2 获取在线服务API接口地址和文件预测输入参数信息 方式一：使用Python语言发送预测请求 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。 创建请求体，进行预测请求。 输入为文件格式 # coding=utf-8
"value": "工具参数" }, { "from": "observation", "value": "工具结果" },
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