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User access key. -sk, --secret-key TEXT User secret key. -r, --region TEXT The region you want to visit. -pi, --project-id
userdel -r ${default_user}; \ useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user; \ chmod -R 750 /home/ma-user;
Transformer && /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/pip install -r requirements.txt && /bin/sh run.sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择所需GPU规格。
到该目录中。 opensourcerelease/DeepSeek-V3-bf16 opensourcerelease/DeepSeek-R1-bf16 下载完成后，需要修改权重文件中config.json文件，把model_type字段值改为“deepseekv2”。 方式二：将FP8权重转换为BF16权重
(and process group) for r_index in range(len(self.fmk_processes) - 1, -1, -1): fmk = self.fmk[r_index] fmk_process
将当前内核版本锁定。 要禁止特定的内核版本更新，您可以使用“apt-mark”命令将其锁定。 首先，检查当前的内核版本： uname -r 例如，如果内核版本是“5.4.0-42-generic”，您需要锁定所有与此版本相关的软件包。可执行以下命令： sudo apt-mark
"https://test-obs.obs.xxx.com:443/classify/data/animals/8.jpg?AccessKeyId=I5IZ9R29S1W9WACNJJ0J&Expires=1606380154&x-obs-security-token=gQpjbi1ub3J0aC0
#统一文件属主为ma-user用户 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir} # ${container_work_dir}:/home/ma-user/ws 容器内挂载的目录 #例如：sudo chown -R ma-user:ma-group
gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip=1 chmod 750 -R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code，重新从Notebook实例列表页面打开VS
和ShareGPT这三种数据集格式。 MOSS：用于存储和交换机器学习模型数据的数据集格式，文件类型为jsonl。 Alpaca：用于训练语言模型的数据集格式，文件类型为jsonl。 ShareGPT：用于分享GPT模型对话结果的数据集格式，文件类型为jsonl。 请按数据集格式要求准备数据，否则会导致调优作业失败。
gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip=1 chmod 750 -R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code，重新从Notebook实例列表页面打开VS
导入为目录时，目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、图像分割、文本分类、声音分类和表格数据集。 字符限制：不允许出现的特殊字符有换行符(\n)、回车符(\r)、制表符(\t)。 annotation_config 否 表4 数据标注格式的说明。该字段为None，则不导入标注信息。如果根据Mani
#统一文件属主为ma-user用户 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir} # ${container_work_dir}:/home/ma-user/ws 容器内挂载的目录 #例如：sudo chown -R ma-user:ma-group
cn/anaconda/pkgs/main\n - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r\n - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2\ncustom_channels:\n
s.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。 pip install -r pip-requirements.txt 仅使用预置框架创建的训练作业支持在训练模型时引用依赖包。 pip-requirements.tx
#手动下载模型权重放置在指定路径 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir} mkdir -p ${container_work_dir}/minicpm/MiniCPM-V-2_6/ cp -r MiniCPM-V-2_6 ${con
os.makedirs('images_txt_datasets') with open(input_json, 'r', encoding='utf-8') as file: datas = json.load(file) for i, data
"http://proxy-notebook.modelarts-dev-proxy.com:8083" } } 手动删除无效图标。 rm -r /home/ma-user/.local/share/jupyter/kernels/my-py3-tensorflow-env/logo-*
then \ userdel -r ${default_user}; \ useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user; \ chmod -R 750 /home/ma-user;
managementIpAddress：主节点IP地址，和ipAddress取值一致。 modelName：设置为DeepSeek-V3或DeepSeek-R1。 modelWeightPath：权重文件在容器内的地址，例如：${container_work_dir}/deepseekV3-bf1
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