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镜像支持服务类型。枚举值如下： COMMON：通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。
训练作业使用的多数据集。详情请查看表4。 engine_type Integer 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。
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。
04-x86_64 cuda_10.2 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建AI应用时，若使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续
和各项云服务技术的安全功能和性能本身，也包括运维运营安全，以及更广义的安全合规遵从。 租户：负责云服务内部的安全，安全地使用云。 华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机
10.7-aarch64-snt9b”。 类型：Ascend。 规格：选择snt9b资源。 存储配置：云硬盘EVS。 磁盘规格：按照对应的存储使用情况可选择存储大小。 SSH远程开发：如果需通过VS Code远程连接Notebook实例，可打开SSH远程开发，并选择自己的密钥对。 图2
默认：系统随机分配一个不冲突的网段供用户使用，因后续不支持修改建议商用场景选择手动分配，确保网段符合用户诉求。 自定义：需要自定义K8S容器网段和K8S服务网段。 K8S容器网段：集群下容器使用的网段，决定了集群下容器的数量上限。创建后不可修改。 K8S服务网段：同一集群下容器互相访问时使用的Servic
重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 方法一，直接使用完整conda env路径。 # shell conda activate /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-new-env 方法二，先添加虚拟环境到conda env，然后使用名称激活。 # shell conda
objects 节点steps使用到的数据。 parameters Array of WorkflowParameter objects 节点steps使用到的参数。 policies WorkflowDagPolicies object 执行记录使用到的执行策略。 表3 StepExecution
您可以在Notebook中导入完代码之后，在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然后使用保存镜像功能。后续训练作业使用新保存的镜像，无需每次启动训练作业时再次下载代码包以及安装依赖包，可节约训练作业启动时间。 由于训练启动命令也会执行sh scripts/install
页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍，AI应用创建后，将展示在AI应用页签上，方便其他用户了解与使用。 支持0~100个字符。 参数填写完
objects 节点steps使用到的数据。 parameters Array of WorkflowParameter objects 节点steps使用到的参数。 policies WorkflowDagPolicies object 执行记录使用到的执行策略。 表5 StepExecution
空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 os.modelarts/name String 用户指定的pool名称。 os.modelarts/resource.id String 资源池的主资源id，通常提供给cbc使用。 os.modelarts/tenant
静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 获取测试数据集。 动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址：
<模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step6 修改并上传镜像 1. 登录指令输入之后，使用下列示例命令： docker tag {image_url}
排队信息，如表26所示。 user Object 用户信息，如表27所示。 repository Object Git仓库信息，如表28所示。该字段不支持使用，在调用接口时会自动返回。 表6 profile字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 id String 配置ID。 name String
量详细介绍如下： 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。
单击页面右上角的“费用”进入“费用中心”页面。 在“总览”页面可以查看到当前的欠费金额。 如果存在欠费，请及时充值。更多关于欠费还款操作，请参见如何进行欠费还款。 父主题： 计费FAQ
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。
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