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"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"
多机训练场景下，需要将CODE_DIR修改为OBS_CODE_DIR目录，则可以使用scripts/tools/sync_with_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重
进入目标服务类型管理页面。单击目标服务名称，进入服务详情页面。您可以单击页面右上角“启动”，启动服务。 部署方式为ModelArts边缘节点和ModelArts边缘资源池的服务不支持启动。 停止服务 停止服务，ModelArts将停止计费。您可以通过如下方式停止服务： 登录Mo
ClusterNode 参数 参数类型 描述 available_count Integer 可用节点数。 count Integer 节点数。 specification String 节点规格。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/clusters
Notebook自定义镜像制作流程图（适用于场景一和场景二） 场景一：基于Notebook预置镜像或第三方镜像，在服务器上配置docker环境，编写Dockerfile后构建镜像并注册，具体案例参考在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 场景二：基于Notebook提供的预置镜像或第三方
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 npu-smi info -t board -i 1
览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数，用来确认对应卡数已经挂载 npu-smi info -t
8s Cluster资源。 购买专属资源池注意事项 使用场景需要选择ModelArts Lite。 CCE集群已完成创建。 节点数量可自定义选择使用多少节点。 开启高级选项：输入容器引擎空间大小（推荐输入最大空间），容器引擎选择Containerd。 图1 购买Lite专属池 k8s
据标注”节点的“实例详情”进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。
SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 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。 表4 CustomHooks 参数 是否必选 参数类型 描述 container_hooks 否 ContainerHooks
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 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、创建训练任务及性能查看。
signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
标注。 在新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”按钮，然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
多机训练场景下，需要将CODE_DIR修改为OBS_CODE_DIR目录，则可以使用scripts/tools/sync_with_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重
“VC_TASK_INDEX=0” VC_WORKER_NUM 训练作业使用的实例数量。 “VC_WORKER_NUM=4” VC_WORKER_HOSTS 多节点训练时，每个节点的域名地址，按顺序以英文逗号分隔，可以通过域名解析获取IP地址。 “VC_WORKER_HOSTS=modelarts-job-a
使用自定义镜像创建开发环境Notebook实例。 按需配置。 使用SSH功能 ECS ecs:serverKeypairs:list ecs:serverKeypairs:get ecs:serverKeypairs:delete ecs:serverKeypairs:create 为开发环境Notebook实例配置登录密钥。
return_dict: Optional[bool] = None, ) return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
Abnormal：网络连接不正常 表15 sfsTurboStatus 参数 参数类型 描述 sfsId String SFS Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常
修复Standard专属资源池故障节点 修改Standard专属资源池支持的作业类型 迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间 配置Standard专属资源池可访问公网 使用TMS标签实现资源分组管理 管理Standard专属资源池的游离节点 释放Standard专属资源池和删除网络
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