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auto-completion自动补全命令 命令行自动补全是指用户可以在Terminal中输入命令前缀通过Tab键自动提示支持的ma-cli命令。ma-cli自动补全功能需要手动在Terminal中激活。执行ma-cli auto-completion命令，用户根据提示的补全命令，复制并在当前Term
第一台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 0 # 第二台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b
训练容错检查（自动重启），帮助用户隔离故障节点，优化用户训练体验。详细可了解：训练容错检查 无条件自动重启，不管什么原因系统都会自动重启训练作业，提高训练成功率和提升作业的稳定性。详细可了解：无条件自动重启。 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。
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源池时选择，扩缩容时不可修改。用户通过增减“数量”来改变“目标总节点数”。 图2 资源配置（整柜方式） 用户增加节点数量时，可以通过指定节点计费模式，为资源池新创建的节点设置不同于资源池的计费模式，例如用户可以在包周期的资源池中创建按需的节点。若用户不指定该参数，创建的节点计费模式和资源池保持一致。
permute(0, 3, 1, 2).contigous()) 将版本回退至pytorch1.3。 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接
否则发布审核无法通过。 可见范围 “所有用户可见”：表示公开资产，所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选启用：当用户要使用该数据集时需要提交申请，只有数据集所有者同意申请后，才能使用数据集。
905-xxx.zip和AscendCloud-OPP-6.3.905-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍
sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 0 # 第二台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
第一台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 0 # 第二台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b
SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。 service_resource String 用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count
依赖包为开源安装包时 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。 例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示：
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status
通过VS Code远程使用Notebook实例 VS Code连接Notebook方式介绍 安装VS Code软件 VS Code一键连接Notebook VS Code ToolKit连接Notebook VS Code手动连接Notebook 在VS Code中上传下载文件 父主题：
启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下： 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 多机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx
启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下： 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 多机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx
sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 0 # 第二台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
down”方式编辑内容，也可上传附件，支持rar，zip，doc，docx，xls，xlsx，ppt，pptx，pdf，txt格式的附件，单个附件大小不超过20M，最多可传5个附件。 编辑AI说时，30秒钟后自动保存草稿，用户可单击“草稿箱”查看。 草稿箱可支持保存草稿记录共三条
Please install mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析 MMCV的依赖与PyTorch版本不匹配。 处理方法 可参考链接的内容，根据PyTorch和CUDA版本安装对应版本的MMCV。 父主题： 预置算法运行故障
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