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确认无误后单击右下角“创建项目”可自动跳转至自动学习的运行总览页面。 步骤四：运行工作流 在自动学习的运行总览页面，会产生一条工作流。工作流会自动从数据标注节点开始，依次运行数据集版本发布、数据校验、物体检测、模型注册、服务部署等节点，直至工作流全部运行完成。您需要做的是： 在数据标注节点，待数据标注
Workflow多分支运行介绍 当前支持两种方式实现多分支的能力，条件节点只支持双分支的选择执行，局限性较大，推荐使用配置节点参数控制分支执行的方式，可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力，使用上更灵活。 构建条件节点控制分支执行主要用于执行流程的条件分支选择，可以简单
作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。
署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。
署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。
只有订购实例状态是“使用中”的资源才能变更资费。 计费模式变更只支持以专属资源池为粒度进行整体变更，不支持以规格为粒度进行部分变更。 一个专属资源池的所有节点，必须为一种计费模式，全部为按需计费模式或全部为包年/包月计费模式。不支持部分节点为按需计费，部分节点为包年/包月计费。 操作步骤
Cluster适配NPU推理指导（6.3.906） ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点，成功实现了工作流的精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能，可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面，它
开发第一条Workflow 本章节提供了一个基于图像分类算法，构建包含训练单节点的Workflow的样例。更多节点的构建参数请参考创建Workflow节点。 步骤一：安装开发环境 本案例提供了两种安装开发环境的方法，您可根据使用习惯选择。 方法一：使用JupyterLab打开Notebook实例准备环境
per_device_train_batch_size=1 2*节点 & 8*Ascend 4*节点 & 8*Ascend cutoff_len=8192 lora sft per_device_train_batch_size=1 2*节点 & 8*Ascend 8*节点 & 8*Ascend 7B cutoff_len=4096
开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图1 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。c
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40
在训练作业详情页面，单击“资源占用情况”页签查看计算节点的资源使用情况，最多可显示最近三天的数据。在“资源占用情况”窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。 操作二：单击图例“cpuUsage”、“
在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40
标注声音分类数据 项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，
）的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
训练权重转换说明 以 llama2-13b 举例，使用训练作业运行 obs_pipeline.sh 脚本后，脚本自动执行权重转换，并检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换，则直接执行训练任务。若未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
出现该问题的可能原因如下： 如果在此之前是有进行数据复制的，每个节点复制的速度不是同一个时间完成的，然后有的节点没有复制完，其他节点进行torch.distributed.init_process_group()导致超时。 处理方法 如果是多个节点复制不同步，并且没有barrier的话导致的超时，可以在复制数据之前，先进行torch
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