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Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
sh 使用基础镜像的方法，需要确认训练作业的资源池是否联通公网，否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 中的 transformers
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
使用Msprobe的整网Dump和比对分析功能。 首先安装社区Msprobe工具，命令如下： pip install mindstudio-probe 使能工具进行数据Dump分析。本实验可在train.py中如下两处添加使能代码： 其中config.json的内容如下： { "task":
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 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
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
equirements.txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“.whl”格式的文件。 例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件、whl包，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示： |---模型启动文件所在OBS文件夹
本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器，单台服务器GPU间是走NVLINK，可以通过相关命令查询GPU拓扑模式： nvidia-smi
创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题： 准备镜像
实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述 模型的描述。 操作 部署：将模型发布为在线服务、批量服务或边缘服务。 创建新版本：创建新的模型版本。参数配置除版本外，将默认选择上一个版本的配置信息，您可以对参数配置进行修改。 删除：删除对应的模型。 说明： 如果模型的版本已经部署服务，需
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 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
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 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
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
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Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添
创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题： 准备镜像
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