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训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。
--target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。
然而，这种反软件结构化的设计也有明显的缺点。由于缺乏统一的模块化库，对于昇腾适配而言变得更加复杂，必须针对每个不同业务的Pipeline进行单独适配。本文以Stable Diffusion v1.5的图生图为例，通过可以直接执行的样例代码介绍Diffusers的昇腾迁移过程。
软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM AIGC代码包：AscendCloud-AIGC 算子依赖包：AscendCloud-OPP 获取路径：Support-E
原因分析 Remote - SSH只能在开源的VSCode软件中使用。 解决方案 推荐使用开源VS Code软件。 父主题： VS Code连接开发环境失败常见问题
原因分析 Remote - SSH只能在开源的VSCode软件中使用。 解决方案 推荐使用开源VS Code软件。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
--target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。
--target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size，默认为1。
若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。
如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。
若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。
如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。
pip install -r pip-requirements.txt 仅使用预置框架创建的训练作业支持在训练模型时引用依赖包。 pip-requirements.txt文件命名支持以下4种格式，文档中以pip-requirements为例说明。
处理方法 如果存在之前能跑通，什么都没修改，过了一阵跑不通的情况，先去排查跑通和跑不通的日志是否存在pip源更新了依赖包，如下图，安装之前跑通的老版本即可。 图1 PIP安装对比图 推荐您使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。
若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。
若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。
如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。
若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。
检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死。会启动一个进程来周期性地监控上述两个指标的变化情况。 进程状态：只要训练作业中存在进程IO有变化，进入下一个检测周期。如果在多个检测周期内，作业所有进程IO都没有变化，则进入资源利用率检测阶段。
检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死。会启动一个进程来周期性地监控上述两个指标的变化情况。 进程状态：只要训练作业中存在进程IO有变化，进入下一个检测周期。如果在多个检测周期内，作业所有进程IO都没有变化，则进入资源利用率检测阶段。
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