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训练作业使用的实例数量。 “VC_WORKER_NUM=4” VC_WORKER_HOSTS 多节点训练时，每个节点的域名地址，按顺序以英文逗号分隔，可以通过域名解析获取IP地址。 “VC_WORKER_HOSTS=modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-
MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
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克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中，支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload Fil
i.com不通过公网代理，huaweicloud.com域名在no_proxy/NO_PROXY中包含，就访问不了。 解决方式 执行以下命令查看在no_proxy/NO_PROXY中是否包含huaweicloud.com域名。 env | grep -i no_proxy 如果包
团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。新添加的团队，其成员列表为空。您需要根据实际情况添加即将参与标注任务的成员信息。 一个账号最多可添加10个团队。一个团队最多支持添加100个成员，当超过100时，建议分为多个团队进行管理。
当前训练任务排队的逻辑是先进先出，前面的任务没运行完后面的任务不会运行，有可能会造成小任务被“饿死”，需要用户注意。 饿死指的是前面的任务被一个大的任务堵着（例如是64卡），需要等空闲64卡这个任务才能运行，64卡的任务后面跟着1卡的。即使现在空出来30卡，这个1卡的任务也排不上。
0 CANN：cann_8.0.rc2 PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。
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减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装Cuda的镜像，而不是选择一个PyTorch引擎和Cuda都不满足的镜像，如MindSpore+Cuda11
0：文本和标注合并，文本分类的标注对象和标注内容在一个文本文件内，标注对象与标注内容之间，多个标注内容之间可分别指定分隔符。 例如，文本文件的内容如下所示。标注对象与标注内容之间采用tab键分隔。 手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样 positive 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面表现得尤为明显
/bucket-20181114/code_hxm/ 原因分析 根据报错信息判断，在创建训练作业时，同一个“训练输出路径”在被其他作业使用。 处理方法 一个“训练输出路径”只能被一个处于“运行中”、“排队中”或“初始化”状态的作业使用。 当出现此报错时，建议检查并重新填写训练作业的“训练输出路径”，以避免创建作业失败。
功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。 一个账号最多可添加10个团队。 如果数据集需要启用团队标注功能，当前账号至少拥有一个团队。如果没有，请执行添加团队操作添加。 父主题： 通过团队标注方式标注数据
<密钥相对路径> -p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用，排查3。 在VS Code Terminal里执行如下检查网络。如果网络异常，请执行命令检查端口。 curl -kv telnet://<域名/ip>:<port> 端口有问题，请联系技术支持。
alse。 处理方法 获取一个OBS文件夹的大小： import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/sub_dir_0/sub_dir_1', recursive=True) 获取一个OBS文件的大小： import
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