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方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。创建目录“training_data”，将原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。
ECS服务器挂载SFS Turbo存储 本小节介绍如何在ECS服务器挂载SFS Turbo存储，挂载完成后可在后续步骤中，将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 前提条件 已创建SFS Turbo，如果未创建，请参考创建文件系统。 数据及算法已经上传至OBS，如果未
"system": "系统提示词（选填）", "tools": "工具描述（选填）" } ] 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。
init_context(device_type='ascend'): context = mslite.Context() context.target = [device_type] context.ascend.device_id = int(os
//npu卡设备 --device=/dev/davinci3 //npu卡设备 --device=/dev/davinci4 //npu卡设备 --device=/dev/davinci5 //npu卡设备 --device=/dev/davinci6 //npu卡设备 --device=/dev/davinci7
场景一：环境预检测失败、硬件检测出现故障，系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。 图1 预检失败&硬件故障 场景二：环境预检测失败、硬件无故障，系统随机再分配节点并重新下发训练作业。 图2 预检失败&硬件正常 场景三：环境预检测成功并进入用户业务阶段，硬件检测出现故障并且用户业务
同厂商的摄像机上，这是一项非常耗时、费力的巨大工程，ModelArts支持将训练好的模型一键部署到端、边、云的各种设备上和各种场景上，并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。
in/npu-smi --shm-size 60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0 --security-opt
弹性云服务器的对应的软件配套版本 表2 弹性云服务器 类型 卡类型 操作系统 适用范围 依赖插件 NPU ascend-snt3p-300i 操作系统：EulerOS 2.9 架构类型：x86 集群类型：CCE Standard、CCE Turbo 集群版本：v1.23（v1.23.5-r0及以上版本）|v1
如果是分布式作业有的节点有错误，有的节点正常，建议提工单请求隔离有问题的节点。 如果是触发了欧拉操作系统的限制，有如下建议措施。 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat.com
"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n"
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dcmi接口检测到driver异常。 NPU驱动环境异常。 A050122 NPU 其他 npu dcmi device异常。 NPU设备异常，昇腾dcmi接口中返回设备存在重要或紧急告警。 A050123 NPU 链路 npu dcmi net异常。 NPU网络链接异常。 A050129
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上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下：
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下：
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下：
per_device_train_batch_size=32, gradient_accumulation_steps=1, per_device_eval_batch_size=int(user_args['per_device_eval_batch_size'])
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