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每个元素中flavor_id是可直接用于远程训练任务的计算规格，max_num是该规格的最大节点数。如果用户知道要使用的计算规格，可以略过这一步。 提交远程训练作业。
如下： hf2hg：用于Hugging Face 转 Megatron mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user
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max_num Integer 资源规格的最大节点数。 flavor_type String 资源规格的类型。可选值如下： CPU GPU Ascend billing BillingInfo object 资源规格计费信息。
部署服务并查看详情 在AI应用详情页面，单击右上角“部署>在线服务”，进入服务部署页面，AI应用和版本默认选中，选择合适的“计算节点规格”（例如CPU：2核 8GB），其他参数可保持默认值，单击“下一步”，跳转至服务列表页，当服务状态变为“运行中”，服务部署成功。
#shell export DUMP_GE_GRAPH=2 # 1：表示dump图全量内容、 2：表示不dump权重数据的基础图、 3：表示只dump节点关系的精简图 export DUMP_GRAPH_LEVEL=2 # 1：
（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
Please contact SRE to check node {node_name} 说明： {node_name}表示节点名称，为可变变量，一般为IP形式，如：192.168.1.1 表3 实例停止过程的事件列表 事件名称 事件描述 事件级别 StopNotebook 实例停止
（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
部署服务并查看详情 在AI应用详情页面，单击右上角“部署>在线服务”，进入服务部署页面，AI应用和版本默认选中，选择合适的“计算节点规格”（例如CPU：2核 8GB），其他参数可保持默认值，单击“下一步”，跳转至服务列表页，当服务状态变为“运行中”，服务部署成功。
是否支持分布式训练/推理 选择该模型资产是否支持在单机多卡的资源节点上进行并行训练或推理。 README.md - 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。
部署服务如何选择计算节点规格？ 更多 开发环境 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？
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU
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npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU
“计算节点规格”：在下拉框中选择“限时免费”资源，勾选并阅读免费规格说明。 其他参数可使用默认值。 如果限时免费资源售罄，建议选择收费CPU资源进行部署。当选择收费CPU资源部署在线服务时会收取少量资源费用，具体费用以界面信息为准。
选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务 单击“下一步”，再单击“提交”，开始部署服务，待服务状态显示“正常”服务部署完成。
train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet # 训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理
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