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针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目
ed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS
d; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS
针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目
清理镜像构建缓存 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 （只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
str visibility Workflow资产可见性，支持"public"-公开、"group"-白名单、"private"-私有，仅自己可见三种，默认为"private"。 否 str group_users 白名单列表，仅支持填写domain_id，当visibility为"group"时才需要填写该字段
Standard一键完成商超商品识别模型部署案例中创建的在线服务名称，进入在线服务详情页，单击“修改”，进入修改在线服务页面。 图3 修改服务 开启APP认证开关，选择自己创建的APP应用名称，单击“下一步”，然后单击“提交”即可保存修改。 图4 开启APP认证 AppCode认证预测。 在部署服务详情中单击
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。 图2 开启故障重启 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。本次qwenvl模型选用 8* ascend-snt9b。 图3 选择资源池规格 在OBS中新建一个log
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。 图2 开启故障重启 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。本次qwenvl模型选用 8* ascend-snt9b。 图3 选择资源池规格 在OBS中新建一个log
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
），才能用于ModelArts Standard上训练。 自定义镜像的启动命令规范 用户遵循ModelArts镜像的规范要求制作镜像，选择自己的镜像，并且通过指定代码目录（可选）和启动命令的方式来创建的训练作业。 图1 创建训练作业选择自定义方式 当使用完全自定义镜像创建训练作业
针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目
sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS
工作空间名称。长度限制为4-64字符，支持中文、大小写字母、数字、中划线和下划线。同时'default'为系统预留的默认工作空间名称，用户无法自己创建名为'default'的工作空间。 description 否 String 工作空间描述，默认为空。长度限制为0-256字符。 表4
AI框架，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
policy”设计原则，不同的pipeline是不同路径在独立演进的。请先确保应用输出符合预期后，再进入到MindSpore Lite模型转换的过程，否则迁移昇腾后还是会遇到同样的问题。 AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办？ 在MindSpore Lite Convertor2.1版本之前可能出
SSHReq 参数 是否必选 参数类型 描述 key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。 响应参数 状态码：201 表55 响应Body参数 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。枚举值：
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
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