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-> 'c:\python39\Scripts\ephemeral-port-reserve.exe.deleteme ”。 原因分析 用户使用权限问题导致。 处理方法 用户电脑切换到管理员角色，键盘快捷键（Windows+R模式）并输入cmd，进入黑色窗口，执行如下命令： python
排队信息，如表17所示。 user Object 用户信息，如表18所示。 repository Object Git仓库信息，如表19所示。该字段不支持使用，在调用接口时会自动返回。 表3 profile字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 id String 配置ID。 name String
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
@modelarts:from_type 否 String 内置属性：三元组关系标签的起始实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to 否 String 内置属性：重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut 否 String
资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.t4u8。 count 是 Integer 规格保障使用量。 maxCount 是 Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs 否 Array of PoolNodeAz objects 资源池中节点的AZ信息。
只有数据集创建者可修改。 表1 完成验收的参数设置 参数 说明 对已标注数据修改 不覆盖：针对同一个数据，不使用当前团队标注的结果覆盖已有数据。 覆盖：针对同一个数据，使用当前团队标注的结果覆盖已有数据。覆盖后无法恢复，请谨慎操作。 验收范围 全部通过：被驳回的样本，也会通过。
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
dataset_version String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”：表示使用OBS的数据。 “dataset”：表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。 表7 model_metric_list属性列表 参数
单击“创建训练作业”，进入创建训练作业页面，填写作业信息，创建方式参考表1，其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式（使用自定义镜像） 参数名称 说明 创建方式 必选，选择“自定义算法”。 启动方式 必选，选择“自定义”。 镜像 必填，单击右边的“选择”，从容器镜像中选择上一步上传到SWR的镜像。
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
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# 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码 父主题： 训练脚本说明
# 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码 父主题： 训练脚本说明
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。
add_argument('--init_method', default='tcp://xxx',help="init-method") 通过使用解析方式args, unparsed = parser.parse_known_args()代替args = parser.parse_args()解决该问题。代码示例如下：
像超大会导致加载的各种问题，所以这里做了限制。这种场景下，建议找到原始镜像重新构建环境进行保存。 解决方法 找到原始镜像重新构建环境。建议使用干净的基础镜像，最小化的安装运行依赖内容，并进行安装后的软件缓存清理，然后保存镜像。 父主题： 自定义镜像故障
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()
请参见《OBS权限配置指南 》> 典型场景配置案例，查找授予OBS桶权限的指导。 获得OBS桶的读写权限后，您可以在Notebook中，使用moxing接口，访问对应的OBS桶，并读取数据。举例如下： import moxing as mox mox.file.copy_par
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
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