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部署了高防服务，以防大流量攻击。 ModelArts对存放关键数据的数据库部署了数据库安全服务。 云服务防抖动和遭受攻击后的应急响应/恢复策略 ModelArts服务具备租户资源隔离能力，避免单租户资源被攻击导致爆炸半径大，影响其他租户。 ModelArts服务具备资源池和隔离能
Lite涉及的资源配额 服务 资源类型 ECS资源类型 ECS实例数 CPU核心数 RAM容量（MB） 弹性公网IP EIP资源 伸缩带宽策略 云硬盘EVS SFS资源 磁盘数 磁盘容量（GB） 快照数 弹性文件服务SFS资源 容量配额
删除maos-node-agent的pod（重启pod）。 CCE页面上删除节点上的污点A200008。 ModelArts页面上重置节点。 该方案的缺点：用户新建负载时需要手动指定调度器为volcano，参考指导。 解决方案二（默认全部使用volcano调度器）： CCE页面上配置中心修改默认调度器为kube-scheduler。
控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config 否 AlgorithmAdvancedConfig object 算法高级策略： auto_search 表3 AlgorithmMetadata 参数 是否必选 参数类型 描述 id 否 Integer 算法uuid，创建算法时无需填写。
objects 节点steps使用到的参数。 policies WorkflowDagPolicies object 执行记录使用到的执行策略。 表5 StepExecution 参数 参数类型 描述 step_name String 节点的名称，在一个DAG中唯一，1到64位只
storages=storage ) 案例中job_step_a和job_step_b均配置了跳过策略，并且都使用参数进行控制。当参数值配置不同时，model_step的执行可以分为以下几种情况（model_step没有配置跳过策略，因此会遵循默认规则）： job_step_a_is_skip参数值 job_step_b_is_skip参数值
省值表示读取资源池镜像中的默认值。 绑核：开启CPU绑核表示工作负载实例独占CPU，可以提升应用性能（比如训练作业、推理任务性能），减少应用的调度延迟，适用于对CPU缓存和调度延迟敏感的场景。关闭绑核表示关闭工作负载实例独占CPU的功能，优点是CPU共享池可分配的核数较多。也可关
为“全局级服务”的“Tenant Administrator”策略，即拥有OBS服务所有操作权限。 如果需要限制此IAM用户操作，仅为此用户配置OBS相关的最小化权限项，具体操作请参见创建ModelArts自定义策略。 检查OBS桶是否具备权限。 下方步骤描述中所指的OBS桶，指
算法资源约束，可不设置。设置后，在算法使用于训练作业时，控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config advanced_config object 算法高级策略： auto_search 表3 metadata 参数 参数类型 描述 id Integer 算法uuid，创建算法时无需填写。 name
无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 策略授权：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 角色与策略相关介绍请参考权限基本概念。 “新增委托 > 权限配置
引入多进程启动机制：初始化进程 引入几个变量：tcp协议，rank进程序号，worldsize开启的进程数量 分发数据：DataLoader中多了一个Sampler参数，避免不同进程数据重复 模型分发：DistributedDataParallel(model) 模型保存：在序号为0的进程下保存模型
由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题，因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略，推荐使用PP(pipeline model parallel size)流水线模型并行策略，具体详细参数配置如表2所示。 步骤3 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。
控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config 否 AlgorithmAdvancedConfig object 算法高级策略： auto_search 表3 AlgorithmMetadata 参数 是否必选 参数类型 描述 id 否 Integer 算法uuid，创建算法时无需填写。
28集群版本支持通过控制台、API方式创建，CCE 1.23和CCE 1.25版本支持通过API方式创建。不同版本的CCE集群创建方式请见Kubernetes版本策略。 若您已有CCE集群，但CCE集群版本低于1.23，则可参考升级集群的流程和方法，建议将集群升级至1.28版本。 Step6 购买Cluster资源
务，此时仍在分发待标注文件，owner/manager/labeler/reviewer可见任务列表，但任务未分配完成，无法同时再启动任务。 1：运行中。labeler/reviewer进行标注和审核工作，owner验收，如新增、同步智能标注、导入未标注文件需再次分发新增文件。
参考pull/push 镜像体验章节，将上一步build的镜像上传到容器镜像服务上。 Step5 使用CCE进行部署 在CCE上创建工作负载，创建工作负载时所需的yaml文件可参考在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务。 在CCE上创建服务。 父主题： 文生图模型训练推理
定位前的排查当前主要包含如下几个方面： 训练超参数。常见的超参如下图所示： 图1 训练超参数 模型的超参通常可能调整的主要有学习率、batch size、并行切分策略、学习率warm-up、模型参数、FA配置等。用户在进行NPU精度和GPU精度比对前，需要保证两边的配置一致。 表1 超参说明 超参 说明
供启动探针，则默认状态为成功Success。 就绪探针：用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败，即实例未准备好，会从服务负载均衡的池中剔除该实例，不会将流量路由到该实例，直到探测成功。 存活探针：用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败，即应用程序不健康，将会自动重启实例。
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ccuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <run_type>：训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full】 训练完成后，test-benchmark目录下会生成训
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