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仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
CPU架构的自定义镜像分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令，查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像，上述命令回显如下。 "Architecture": "arm64"
10 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
清理镜像构建缓存 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 （只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
String API的认证方式。枚举值如下： NONE：无认证 APP：APP认证 IAM：IAM认证 predict_url String 预测地址。 service_id String 服务编号。 service_name String 服务名称。 support_app_code Boolean
vscode-server/bin/ 参数说明： - IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号 vscode-server相关问题也可以使用上述的解决方法。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
--baseline <baseline> --o <output_dir> <cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，指代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <basel
仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
调试与训练作业环境不同，可能会导致文件绝对路径不一致，需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题，用户只需提前建立好软链接，代码中的地址可保持不变。 新建软链接： # ln -s 源目录/文件 目标目录/文件 # 例如 ln -s /mnt/sfs_turbo/data/coco
具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
- image: swr.xxxxxx.com/xxxx/custom_pytorch_npu:v1 # 镜像地址，根据实际场景修改 imagePullPolicy: IfNotPresent name:
构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx"
构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx"
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
训练启动文件。value支持字符串，整数，布尔等类型。对于布尔类型，建议用户在训练脚本中使用action='store_true'的形式来解析。 framework_type：必选参数，训练作业使用的AI框架类型，可参考步骤5的返回结果。 train_instance_type：
containers: - image: bert_pretrain_mindspore:v1 # 镜像地址，Training framework image, which can be modified. imagePullPolicy:
model_version）。 access_address String 推理请求的访问地址，当infer_type为real-time时会返回此值。 bind_access_address String 自定义域名的推理请求地址，绑定域名后会返回此值。 invocation_times Number
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
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