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r资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
当通过“可选功能”未能成功安装时，请手动下载OpenSSH安装包，然后执行以下步骤： 下载zip包并解压放入“C:\Windows\System32”。 以管理员身份打开CMD，在“C:\Windows\System32\OpenSSH-xx”目录下，执行以下命令： powershell.exe
process the new request 原因分析 该报错是因为发送预测请求后，服务出现停止后又启动的情况。 处理方法 需要您检查服务使用的镜像，确定服务停止的原因，修复问题。重新创建模型部署服务。 父主题： 服务部署
-V)查看该镜像的cuda版本（customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明）。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。 部署时是否需要使用GPU，取决于的模型需要用到CPU还是GPU，以及推理脚本如何编写。 父主题： 服务部署
Turbo委托权限导致关联或解除关联失败。 处理方法 需要您给ModelArts配置SFS Turbo委托权限，配置步骤请参考最佳实践的“委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo”章节。 父主题： 资源池
run启动通过Notebook保存的镜像，报错创建容器任务失败，启动文件或目录不存在，如图2。 因此需要设置--entrypoint参数，覆盖Entrypoint中指定的程序。使用--entrypoint参数指定的启动文件或命令启动镜像。命令示例如下： docker run -it -d --entrypoint /bin/bash
sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录
NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令。 MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令。 MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令。 MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令。 MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
排查密钥是否是和实例绑定的一致。 停止实例，进入实例详情页。 更新密钥：单击“认证”旁边的编辑按钮，然后单击“立即创建”创建并选择新密钥。 重新使用VS Code连接实例，选择新创建的密钥。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
安装nvidia-fabricmanager Ant系列GPU支持NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 nvidia-fabricmanager必须和nvidia driver版本保持一致。
yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径。
-s建立软连接 如果代码中涉及文件绝对路径，由于Notebook调试与训练作业环境不同，可能会导致文件绝对路径不一致，需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题，用户只需提前建立好软链接，代码中的地址可保持不变。 新建软链接： # ln -s 源目录/文件 目标目录/文件 #
A系列裸金属服务器，单台服务器GPU间是走NVLINK，可以通过相关命令查询GPU拓扑模式： nvidia-smi topo -m 图1 查询GPU拓扑模式 操作步骤 使用以下脚本测得GPU服务器内NVLINK带宽性能。 import torch import numpy as np device = torch
he”，实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据，程序就显示空间不够而失败，因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使用Tensorflow多节点作业下载数据时，正确的下载逻辑如下： import argparse parser = argparse.ArgumentParser()
自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数（支持预训练、LoRA微调、SFT微调）。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
rnetes.io/serviceaccount 是 / 训练任务 表2 训练任务挂载点介绍 挂载点 是否只读 备注 /xxx 否 专属池使用SFS盘挂载的目录，路径由客户自己指定。 /home/ma-user/modelarts 否 空文件夹，建议用户主要用这个目录。 /cache
#在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集） pip install -e . # 可选，如果选择使用humaneval数据集 （可选）如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力，请执行此步骤，否则忽略这一步。原因是通过opencompass使用humaneval
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