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net.ipv4.ip_forward 步骤二 获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run
本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts
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您可以直接安装infiniband官方驱动，以使用infiniband网卡进行分布式通信，提升训练性能。infiniband驱动需要在制作镜像时安装。 操作步骤 下载MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz。 进入地址，
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准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
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开路数限制，除了设置资产免费使用的路数，还可以设置到期后是否续订。 阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》。 单击“发布”。 发布使用容器镜像导入的资产时，后台会进行资产安全扫描，如果扫描发现资产有问题，则资产发布失败并邮件通知发布者。
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 准备数据（可选） 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook（可选） 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook（可选） 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
PyTorch 镜像制作 自定义镜像训练 - 此案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 从0制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） MPI 镜像制作 自定义镜像训练 -
777 -R /nas 如果是自定义镜像中拉取的.sh脚本没有执行权限，可以在自定义脚本启动前执行"chmod +x xxx.sh"添加可执行权限。 ModelArts控制台上创建训练作业自定义镜像入口，默认以1000 uid用户来启动v2容器镜像，将ma-user的uid从110
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Lite Server使用前必读 Lite Server使用流程 Lite Server高危操作一览表 Lite Server算力资源和镜像版本配套关系
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