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确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 文件型数据从OBS目录导入操作 不同类型的数据集，导入操作界面的示意图存在区别，请参考界面信息了解当前类型数据集的示意图。当前操作指导以图像分类的数据集为例。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理
n/AscendSpeed 下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下： 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 多机执行命令为：sh scripts/l
n/AscendSpeed 下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下： 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 多机执行命令为：sh scripts/l
n/AscendSpeed 下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下： 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 多机执行命令为：sh scripts/l
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下： 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 多机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
n/AscendSpeed 下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下： 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 多机执行命令为：sh scripts/l
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下： 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 多机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下： 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 多机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下： 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 多机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
日志文件，则对应的父级目录也不会上传。因此，PyTorch NPU的plog日志是按worker存储的，而不是按rank id存储的（这是区别于MindSpore的）。目前，PyTorch NPU并不依赖rank table file。 #!/bin/bash # MA preset
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
新版训练支持使用“自定义算法”、“我的算法”、“我的订阅”方式来创建训练作业。 新版训练的创建方式有了更明确的类别划分，选择方式和旧版训练存在区别。 旧版中使用“算法管理”中已保存的算法创建训练作业的用户，可以在新版训练中使用“我的算法”创建训练作业。 旧版中使用“算法管理”中订阅的
eep-alive，需要同时安装gevent并配置启动参数“--keep-alive 200 -k gevent”。不同服务框架参数设置有区别，请以实际情况为准。 （可选）处理SIGTERM信号，容器优雅退出 如果需要支持滚动升级的过程中不中断业务，那么需要在容器中捕获SIGTE
【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告 【下线公告】华为云ModelArts算法套件下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版训练管理下线公告
用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像（二选一）、ECS中构建新镜像（二选一）的方式（二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 使用基础镜像（二选一）：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行
fit(inputs=[input_data], job_name="cifar10-dis-1") Estimator初始化时与本地训练的区别在于参数train_instance_type，需要从10得到的结果中选择一个；参数train_instance_count的值取决于第10步中的max_num。
具。在机器学习的场景中，流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 图2 Workflow 区别于传统的机器学习模型构建，开发者可以使用Workflow开发生产流水线。基于MLOps的概念，Workflow会提供运行记录、监控、持续运
存储成本低，吞吐量大，但是小文件读写较弱。建议上传时按照128MB或者64MB打包或者切分，使用时边下载边解压后在本地读取。 对象存储语义，和Posix语义有区别，需要进一步理解。 弹性文件服务SFS 目前只支持在专属资源池中使用；针对探索、实验等非正式生产场景，建议使用这种。开发环境和训练环境可以
"description" : "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services"
提供故障节点自动切换能力，高可用冗余节点能够在普通节点故障时自动进行切换，切换耗时通常在分钟内。切换后，原“高可用冗余节点”与“故障节点”交换高可用冗余标签，原“高可用冗余节点”自动解隔离成为普通节点，“故障节点”则成为“高可用冗余节点”，由于高可用冗余节点仅是对故障节点的切换，
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