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loud-LLM/llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&
flows/service/auth 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 main_service_id 否 String
使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed 问题现象 弹性文件服务（Scalable File Service，SFS）提供按需扩展的高性能文件存储（NAS），可以在裸金属服务器中通过网络协议挂载使用，SFS支持NFS和CIFS的网络协议。在使用裸金属服务器时，
处理”，进入“数据处理”页面。 在数据处理列表中，单击数据处理任务名称，进入数据处理任务的版本管理页面。您可以在该页面进行数据处理任务的“修改”与“删除”。 图1 数据处理版本管理页面 您可以在版本管理页面，通过切换页签查看“配置信息”、“日志”和“结果展示”。 图2 日志页面 图3
一起同步至运行平台。 数据集描述 - 资产的README内容，支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。 编辑完成后，单击“确认”保存修改。 管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页，选择“数据集文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。
出。 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
在目标模型服务右侧，单击操作列的“更多 > 服务升级”。 在“服务升级”页面，配置升级参数。 “模型设置”：选择原模型下的其他模型版本。 其他参数不可修改，但可以了解原模型服务的配置。 配置完成后，单击“提交”启动服务升级。 父主题： 管理我的服务
安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码 父主题： 训练脚本说明
路径下。 ln -s建立软连接 如果代码中涉及文件绝对路径，由于Notebook调试与训练作业环境不同，可能会导致文件绝对路径不一致，需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题，用户只需提前建立好软链接，代码中的地址可保持不变。 新建软链接： # ln -s 源目录/文件 目标目录/文件
predictor_instance.get_service_info() print(predictor_info) 参数说明 表1 get_service_info返回参数说明 参数 参数类型 描述 service_id String 服务ID。 service_name String 服务名称。
单击资源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”，选择“日志上传路径”和NCCL Test节点，其余参数可保持默认值或根据实际需求修改。 测试使用的最大数据：取值范围[1, 1024]，单位可选为“B”、“KB”、“MB”、“GB”“TB”。测试使用的最大数据须大于开始测试使用的最小数据。
yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"
"support_app_code" : true, "service_id" : "ae20fc9f-b37c-48c2-8ebc-3f3a638c9f48", "service_name" : "service-3c02" } ], "count" : 1 }
像地址获取。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
node_num/NODE_NUM：机器数量，修改${NODE_NUM}为具体数字。 node_rank/NODE_RANK：机器rank num，主机为0，其余递增，修改${NODE_RANK}为具体数字。 master_addr/MASTER_ADDR：主机IP地址，修改${MASTER_ADDR}为主机IP。
ndream2目录下，修改目录权限后，复制到容器中。 mkdir /home/temp #创建一个空目录，将下载的模型包存放在宿主机/home/temp/moondream2目录下 chmod -R 777 moondream2 #修改moondream2目录权限
ma/customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts”下。 图3 查询Dockerfile的路径 Dockerfile命令修改为相对路径，举例如下： COPY ./mindspore-2.1.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl /tmp/mindspore-2
500steps保存一次，如果磁盘空间较小，这个值可以改大到5000，避免磁盘空间写满，导致训练失败终止。 checkpoint保存频率的修改命令如下： --checkpointing_steps=5000 训练执行成功如下图所示。 图1 训练执行成功 父主题： SD1.5&SDXL
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 若用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 注意：训
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