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flavor=wf.Placeholder(name="train_flavor", placeholder_type=wf.PlaceholderType.JSON, description="训练资源规格") ) ), # 训练资源规格信息
Lite Server资源配置 Lite Server资源配置流程 配置Lite Server网络 配置Lite Server存储 配置Lite Server软件环境
JobResource( flavor=wf.Placeholder(name="train_flavor", placeholder_type=wf.PlaceholderType.JSON, description="训练资源规格") ),
Notebook实例后，Conda环境不会丢失。 步骤如下: 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 保存并共享虚拟环境 前提条件 创建一个Notebook，“资源类型”选择“专属资源池”，“存储配置”选择“SFS弹性文件服务器”，打开terminal。
带OBS存储的Notebook实例 JupyterLab文件默认存储路径，为创建Notebook时指定的OBS路径。 在文件列表的所有文件读写操作都是基于所选择的OBS路径下的内容操作的，跟当前实例空间没有关系。如果用户需要将内容同步到实例空间，需使用JupyterLab上传下载功能。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
诊断任务。 操作步骤 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook实例，选择要使用的AI框架，创建Notebook时可以选择任意镜像。具体参见创建Notebook实例。 创建成功后，Notebook实例的状态为“运行中”，单击操作列的“打开”，访问JupyterLab。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本（在scripts_modellink下）和配置（在examples/config下），并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成
GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel 问题现象 使用自定义镜像创建实例启动后，打开JupyterLab>新建Notebook，选不到kernel。 原因分析 自定义镜像的python环境没有注册。 解决方案 在Terminal里执行命令排查实例存在几个Conda环境。 conda env list
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
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在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成创建算法并上传至OBS桶。创建算法请参考开发用于预置框架训练的代码。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在Mo
GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
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建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习：自动学习运行时会收取费用，使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例： 运行中的Notebook实例会收费，使用完成
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