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需的模型文件、训练数据等，再将OBS中的数据文件导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 约束限制 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，日志存放在第一个的Rank节点中；日志存放路径为：对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
成。 查看数据特征分析结果。 “版本选择”：在右侧下拉框中选择进行对比的版本。也可以只选择一个版本。 “类型”：选择需要分析的类型。支持“all”、“train”、“eval”和“inference”。 “数据特征指标”：在右侧下拉框中勾选需要展示的指标。详细指标说明请参见支持分析指标及其说明。
${container_name} bash Step6 安装Decord Decord是一个高性能的视频处理库，在昇腾环境中安装需要修改一些源码进行适配。 Decord建议安装在 /home/ma-user/lib中。 安装x264 mkdir /home/ma-user/lib && cd /home/ma-user/lib
在Notebook中使用Moxing命令 MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir
华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.909代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中： |──llm_train # 模型训练代码包
训练过程读取数据 在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？ 如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 大量数据文件，训练过程中读取数据效率低？ 使用Moxing时如何定义路径变量？ 父主题： Standard训练作业
nvidia-modprobe是一个Linux工具，用于在系统中加载NVIDIA驱动程序及其相关的内核模块。在Linux系统上安装NVIDIA显卡驱动后，需要通过“nvidia-modprobe”命令来加载相应的内核模块，以便让显卡驱动正常工作。 通常情况下，在安装NVIDIA驱动时，会自动执行“n
snt9b，显存规格建议选择64G以上的规格，磁盘规格建议选择500GB及以上。 创建完Notebook后，待Notebook状态变为“运行中”时，打开Notebook，在Notebook调试环境中部署推理服务。 父主题： 准备工作
最大时间：2262-04-11 23:47:16.854775807，需注意上下界限。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir
华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.908代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下，训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中： |──llm_train # 模型训练代码包
基本配置 权限配置 创建网络 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutil安装和配置 （可选）工作空间配置 父主题： 专属资源池训练
chown -R ma-user:ma-group open_clip exit 在步骤2打开的终端中，使用默认用户ma-user安装源码。 cd open_clip make install 在步骤2打开的终端中，使用默认用户ma-user安装依赖。 pip install -r requirements-training
创建Notebook实例后无法打开页面，如何处理？ 如何在Notebook中安装外部库？ 开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小 在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 更多 AI应用管理 导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？ 使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口？
点创建训练任务开始到变成运行中的时间（资源充足、镜像已缓存）。 20秒 训练列表页打开 已有50条训练作业，单击训练模块后的时间。 6秒 日志加载 作业运行中，已经输出1兆的日志文本，单击训练详情页面需要多久加载出日志。 2.5秒 训练详情页 作业运行中，没有用户日志情况下，在ModelArt
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。
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