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git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.908中的AscendCloud-LLM-xxx
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 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者
据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
存到OBS中。 图4 选择镜像 资源池：选择专属资源池，规格选择Ascend: 8*ascend-snt9b。如果需要多机训练，增加计算节点个数即可，启动脚本文件diffusers_finetune_train.sh支持多机训练。 图5 选择资源池规格 作业日志路径：选择输出日志到OBS的指定目录。
git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.909中的AscendCloud-LLM-xxx
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 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者
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 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者
build -t pytorch-1.13-cuda11.3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务
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 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者
据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
IAM 介绍ModelArts所有功能涉及到的IAM权限配置。 IAM权限简介 如果您需要为企业中的员工设置不同的权限访问ModelArts资源，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进
cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 注意：多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.910中的AscendCloud-LLM-xxx
S/ECS节点进行生命周期的管理。 IMS ims:images:get ims:images:share 使用ModelArts Lite Cluster资源池时必须配置。 ModelArts Lite Cluster专属资源池节点创建在用户账号下，创建前需要将节点系统镜像共享给用户账号。
经预置了很多常用的安装包，用户无需花费过多的时间来配置环境即可使用。 ModelArts默认提供了一组预置镜像供开发使用，这些镜像有以下特点： 零配置，即开即用，面向特定的场景，将AI开发过程中常用的依赖环境进行固化，提供合适的软件、操作系统、网络等配置策略，通过在硬件上的充分测试，确保其兼容性和性能最合适。
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 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者
打开训练文件。文件所在路径为“/home/ma-user/work/models/official/cv/resnet/train.py” 代码调测：在需要调测点打断点，然后单击“RUN > Start Debugging”。 代码运行：单击“RUN > Run Without Debugging”，运行结果如下：
监控资源 用户可以通过资源占用情况窗口查看计算节点的资源使用情况，最多可显示最近三天的数据。在资源占用情况窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。 操作二：单击图例“cpuUsage”、“gp
scale：噪声分布的标准差，仅在Gauss和Laplance生效。默认值为1 lam：泊松分布的lambda系数，仅在Poisson有效。默认值为2 p：对于每个像素点，出现脉冲噪声或椒盐噪声的概率，仅在Impulse和SaltAndPepper有效。默认值为0.01 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。
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