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在训练作业详情页面，单击“资源占用情况”页签查看计算节点的资源使用情况，最多可显示最近三天的数据。在“资源占用情况”窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。
本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。
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本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练作业。
如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域，则上传镜像走公网链路，机器需要绑定弹性公网IP。
基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。
本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。
一个是模型列表对象，另一个是在线服务对象，此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务，如下图所示： 在线服务开关默认关闭，节点走部署服务的流程；如果需要更新服务，则手动打开开关，选择相应的在线服务即可。
基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。
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基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。
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规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
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