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copy_parallel('obs://bucket-name/data', '/home/ma-user/work/data') 在Jupyter页面的“Files”页签下，单击“New”，打开“Terminal”。执行如下命令进入目标路径，确认源码已下载，即“data”文件是否存在。 cd
10.2与低版本GPU驱动（440.33以下）配合使用时，可能会出现兼容问题，此时需要使用CUDA Compatibility。在创建训练页面添加以下环境变量： export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/compat 训练时默认不需要加此环境变
s控制台时，使用的区域需一致。 下载至数据集时，可以在下载任务完成后，前往ModelArts控制台，发布此数据集，在“数据集输出位置”参数获取对应的OBS目录。即数据集存储的位置。 在SDK中调用对应OBS目录下的数据。 SDK的下载和使用，请参见《SDK参考》。 可参考从OBS
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String 标注团队成员邮箱。 high_score
动态添加昇腾后端适配，包含增加了NPU设备、hccl等一系列能力的支持。安装后可以直接使用PyTorch的表达层来运行在NPU设备上。 当前提供了自动迁移工具进行GPU到昇腾适配，原理是通过monkey-patch的方式将torch下的CUDA、nccl等操作映射为NPU和hc
释放资源后，再进行服务部署。 如果是在专属资源池部署服务，在满足模型需求的前提下，尝试选用更小的容器规格或自定义规格，进行服务部署； 如果当前资源池的资源确实不够，也可以考虑将资源池扩容后再进行服务部署。公共资源池扩容，请联系系统管理员。专属资源池扩容，可参考扩缩容资源池。 如果
curacy_cfgs.yaml相对或绝对路径 --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下：
curacy_cfgs.yaml相对或绝对路径 --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下：
该方式是指用户使用VS Code Remote SSH插件手工配置连接信息，连接云上实例。 安装VS Code软件 使用VS Code连接开发环境时，首先需要安装VS Code软件。 VS Code下载方式： 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85
_id}/versions 表1 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。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 high_score 否 String 置信度上界，默认为1。
场景二：已有本地镜像满足代码依赖的要求，但是不满足ModelArts训练平台约束，需要适配。 具体案例参考已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型。 场景三： 当前无可使用的镜像，需要从0制作镜像（既需要安装代码依赖，又需要制作出的镜像满足ModelArts平台约束）。具体案例参考： 从0制作自定义镜
18 1.4.18版本在SDK旧版本基础上优化集成，主要新增DLI Spark任务提交能力，支持服务部署到推理新版专属资源池。 支持的区域 当前支持的“region_name”包括华北-北京一（cn-north-1）、华北-北京四（cn-north-4）、华东-上海一（cn-eas
scend驱动的能力。 监控Lite Cluster资源：ModelArts支持使用AOM和Prometheus对资源进行监控，方便您了解当前的资源使用情况。 释放Lite Cluster资源：针对不再使用的Lite Cluster资源，您可以释放资源。 图1 Lite Cluster资源管理介绍
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，日志存放在第一个的Rank节点中；日志存放路径为：对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，日志存放在第一个的Rank节点中；日志存放路径为：对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
能评估等，让AI项目管理者能很方便的查看流水线执行过程的质量与效率。 流程优化：围绕流水线每一次迭代，用户可以自定义输出相关的核心指标，并获取相应的问题数据与原因等，从而基于这些指标，快速决定下一轮迭代的执行优化。 Workflow介绍 Workflow（也称工作流，下文中均可使
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 final_annotation 否 Boolean
apt-get autoremove --purge *nccl* 删除原nccl-test的编译后文件。 由于nccl-test make编译也是基于当前cuda12.0版本的。 当cuda版本更换后，需要重新编译， 因此删除它。默认该文件在/root/nccl-tests直接删除即可。 从内核中卸载nvidia相关的所有进程。
pt4_data.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data
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