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Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象，用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联，然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS
本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：【sft、rm、ppo、dpo】
高级特征选项-按标签导入 默认关闭，可通过勾选高级选项提供增强功能。 如“按标签导入”：系统将自动获取此数据集的标签，您可以单击“添加标签”添加相应的标签。此字段为可选字段，您也可以在导入数据集后，在标注数据操作时，添加或删除标签。 参数填写完成，单击“提交”，即可完成数据集的创建。 创建数据集（表格）
kpoints（加载故障快恢路径） 必须为空，否则此参数无效断点续训失效。 如果就是使用最新的训练权重进行断点续训（暂停+启动场景），那么可以同时指定train_auto_resume =1和 ${user_converted_ckpt_path}训练过程的权重保存路径，加载路径一致。
kpoints（加载故障快恢路径） 必须为空，否则此参数无效断点续训失效。 如果就是使用最新的训练权重进行断点续训（暂停+启动场景），那么可以同时指定train_auto_resume =1和 ${user_converted_ckpt_path}训练过程的权重保存路径，加载路径一致。
数据生命周期与训练作业生命周期相同，当训练作业运行结束以后“/cache”目录下面所有内容会被清空，腾出空间，供下一次训练作业使用。因此，可以在训练过程中将数据从OBS复制到“/cache”目录，然后每次从“/cache”目录读取数据，直到训练结束。训练结束以后“/cache”目录的内容会自动被清空。
通过pytorch官网可查兼容版本：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 如果环境中装了多版本的cuda，可以排查LD_LIBRARY_PATH中的cuda优先级，需要手动调整下。 举例：如果cuda只兼容cuda-9.1，查询到LD_LIBRAR
Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象，用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联，然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS
kpoints（加载故障快恢路径） 必须为空，否则此参数无效断点续训失效。 如果就是使用最新的训练权重进行断点续训（暂停+启动场景），那么可以同时指定train_auto_resume =1和 ${user_converted_ckpt_path}训练过程的权重保存路径，加载路径一致。
时间范围：可选择查询最近七天内任意时间段的操作事件。 在需要查看的事件左侧，单击展开该事件的详细信息。 单击需要查看的事件“操作”列的“查看事件”，可以在弹窗中查看该操作事件结构的详细信息。 更多关于云审计服务事件结构的信息，请参见《云审计服务用户指南》。 父主题： 使用CTS审计ModelArts服务
必选：固定子目录名称，用于放置模型相关文件 │ │ ├──<<自定义Python包>> 可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用 │ │ ├──mnist_mlp.pt 必选，pytorch模型保存文件，保存为“state_dict”，存有权重变量等信息。
本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
以llama2-chat-7B为例，单击进入后 ，如下图所示config文件，即为对应模型的eagle config文件。 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 将训练完成后的权重文件（.bin文件或. safetensors文件），移动到下载好的开源权重目录下（即步骤4中，config文件所在目录）。
以llama2-chat-7B为例，单击进入后 ，如下图所示config文件，即为对应模型的eagle config文件。 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 将训练完成后的权重文件（.bin文件或. safetensors文件），移动到下载好的开源权重目录下（即步骤4中，config文件所在目录）。
model_name="tensorflow_mlp_mnist_local_infer") 本地模型创建好后，可部署为本地服务。 本地模型创建完，可以调用接口发布模型。 1 model.publish_model(obs_location=obs_location) 指定参数“obs_
ModelArts SDK不支持在训练作业和在线服务中使用。 ModelArts SDK已经集成在ModelArts开发环境Notebook中，可以直接使用，无需进行Session鉴权。 登录ModelArts控制台，在“开发空间 > Notebook”中创建Notebook实例，在T
请检查在ModelArts所创建运行中的作业，并停止或删除相关作业，即可停止计费。 操作步骤： 在ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“总览”，您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面，停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”
创建文件越快，越容易触发（机制大概是：有一个缓存，这块大小和上面的1和2有关，目录下文件数量比较大时会启动，使用方式是边用边释放） 处理方法 可以参照日志提示"write line error"文档进行修复。 如果是分布式作业有的节点有错误，有的节点正常，建议提工单请求隔离有问题的节点。
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