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操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite k8s Cluster运行的，需要购买并开通k8s Cluster资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据
操作流程 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite Server运行的，需要购买并开通Server资源。 准备代码 准备AscendFactory训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以
参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式 参数名称 说明 创建方式 必选，选择“自定义算法”。 启动方式 必选，选择“预置框架”，并选择训练作业要使用的预置框架引擎和引擎版本，引擎版本选择“自定义”。 镜像 容器镜像选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录 必填，选择训练代码文件所在的OBS目录。
ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 查看环境是否已安装并配置Ascend-docker-runtime。 docker info |grep Runtime 如果输出的runtime为“ascen
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境，执行如下命令安装性能测试的关依赖。 conda activate
使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/home/ma-user/ws为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*
表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendFactory训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-3rdLLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，执行如下命令安装性能测试的关依赖。 pip install -r requirements
在OBS服务控制台上创建并行文件系统，具体步骤请参考创建并行文件系统。 针对您的操作系统，下载对应版本的obsutil至弹性裸金属服务器，并完成安装，具体步骤请参考下载和安装obsutil。 使用obsutil之前，您需要配置obsutil与OBS的对接信息，包括OBS终端节点地
表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可
表5 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -t / --flavor-type String 否 资源规格类型，如果不指定默认返回所有的资源规格。 -v / --verbose Bool 否 显示详细的信息开关，默认关闭。 示例：查看训练作业的资源规格及类型。 ma-cli
e_params文件里的参数配置项，支持修改自定义镜像的部署参数。 计算规格选择 - 按需选择计算规格。单击“选择”，在弹窗中选择资源规格并设置运行时长控制，单击“确定”。 在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配
、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径
表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可
创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练
为8。 vi config.yaml 图3 修改卡数 重新创建pod。 kubectl apply -f config.yaml 进入容器并查看卡信息，{pod_name}替换为您的pod名字，{namespace}替换为您的命名空间（默认为default）。 kubectl exec
本文价格仅供参考，实际计算请以ModelArts价格详情中的价格为准。 变更配置后对计费的影响 如果您在购买按需计费资源池后变更了规格配置，会产生一个新订单并开始按新配置的价格计费，旧订单自动失效。 如果您在一个小时内变更了规格配置，将会产生多条计费信息。每条计费信息的开始时间和结束时间对应不同配置在该小时内的生效时间。
输出数据的目录结构如下所示。 output_path/ --Data/ ----class1/ # 如果输入数据有标注信息会一并输出，class1为标注类别 ------1.jpg ------2_checked.jpg
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda
、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径
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