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"拉取镜像" docker pull $image_name # 步骤4: 获取enp67s0f5网卡下的IP地址 echo "步骤4: 获取本机IP地址..." ip_addr_now=$(hostname -I | awk '{print $1}') if [ -z "$ip_addr_now"
模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root
候进行调用 模型基类NewBertForXXX：该类承自NewBertPreTrainedModel。 该类可用于执行AI Gallery工具链服务，此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例： class NewBertForQuestionAnswe
olicy 用于更新Notebook实例的自动停止时间。 OBS并行文件系统场景下使用MindInsight/TensorBoard可视化工具。 ModelArts modelarts:notebook:umountStorage modelarts:notebook:getMountedStorage
正常训练过程如下图所示。训练完成后，关注loss值，loss曲线收敛，记录总耗时和单步耗时。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 图7 正常训练过程 训练完成后权重保存在自动生成的目录，例如：t2v-f17-2
# 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用（SDI卡驱动、bms-network-config网络配置程序、Cloud-init初始化工具等）。请根据您的实际需要自助配置应用环境或相关软件。ModelArts服务提供镜像支持多种操作系统，内置AI场景相关驱动和软件，预置Mod
# 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
${model_path}：Step1 上传权重文件中上传的模型权重路径。 --tensor-parallel-size：并行卡数。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config
${model_path}：Step1 上传权重文件中上传的模型权重路径。 --tensor-parallel-size：并行卡数。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config
emo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式，当文件少于100个时，可以在OBS Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux）。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内
模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root
模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root
模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root
SDK校验文件 下载Workflow SDK安装包 下载Workflow SDK校验文件 将SDK包及对应的校验文件放在同一目录下，使用openssl工具进行完整性校验，Workflow SDK校验示例如下： openssl cms -verify -binary -in modelarts_workflow-*
对用户分享的新闻链接进行智能分类，帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。 内容推荐系统： 根据用户的阅读偏好和历史行为，智能推荐相关新闻，增强用户粘性和满意度。 新闻分析工具： 为分析师提供自动分类的新闻数据，便于进行市场趋势和热点分析。 方案流程 图1 方案实现流程 准备数据集：获取新闻数据集，并上传到OBS。
当使用完全自定义镜像创建训练作业时，“启动命令”必须在“/home/ma-user”目录下执行，否则训练作业可能会运行异常。 创建算法 您在本地或使用其他工具开发的算法，支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法的准备工作。 完成数据准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。
nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
正常训练过程如下图所示。训练完成后，关注loss值，loss曲线收敛，记录总耗时和单步耗时。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 图7 正常训练过程 训练完成后权重保存在自动生成的目录，例如：outputs/0
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