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conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5
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训练任务。 静态挂载 动态挂载 SFS Turbo 适用于海量小文件业务场景。 提供posix协议的文件系统； 需要和资源池在同一个VPC下或VPC互通； 价格较高。 静态挂载 动态挂载：不支持 SFS 适用于多读多写场景的持久化存储。 适用大容量扩展以及成本敏感型的业务场景，包
图像分类标注作业 在“待确认”页面查看标签是否准确，勾选标注准确的图片，然后单击“确认”完成智能标注结果的确认。确认完成后的图片将被归类至“已标注”页面下。 针对标为“难例”的图片，您可以根据实际情况判断，手工修正标签。详细操作及示例请参见•针对“图像分类”数据集。 物体检测标注作业 在“待确
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5
存储位置：输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。
添加标签：单击“添加标签”可增加多个标签。 设置标签颜色：“物体检测”和“图像分割”类型标注作业需设置此参数。在每个标签右侧的标签颜色区域下，可在色板中选择颜色，或者直接输入十六进制颜色码进行设置。 设置标签属性：针对“物体检测”类型标注作业，在设置完标签颜色后，可在右侧单击加号
用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 以llama3.2-1b模型的权重为例，在加载非量化场景下使用lm-eval，参考命令如下。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained="/dat
不体现此参数 --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据
不体现此参数 --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据
不体现此参数 --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据
不体现此参数 --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据
不体现此参数 --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据
未购买资源包，在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月 对于包年/包月专属资源池，用户已经预先支付了资源费用，因此在账户出现欠费的情况下，已有的包年/包月专属资源池仍可正常使用。然而，对于涉及费用的操作，如将数据存储至OBS或EVS、续费订单等，用户将无法正常进行。 按需计费
存储位置：输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。
通常为了获取更好的推理性能，推荐使用方式2的离线推理。下文将以Diffusers img2img onnx pipeline为示例来讲解如何进行离线推理模式下的昇腾迁移。迁移的整体流程如下图所示： 图1 迁移流程图 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
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算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则如下： 必须为/home下的目录； v1兼容模式下，当前字段不生效； 当code_dir以file://为前缀时，当前字段不生效。 working_dir String 运行算法时所在的工作目录。规则：v1兼容模式下，当前字段不生效。 environments
多机启动 多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory 下执行启动脚本。 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： 方法一：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。
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