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低。 如果以写入模式或追加模式打开文件，当调用write方法时，待写入内容只是暂时的被存在的缓冲区，直到关闭文件对象（退出with语句时会自动关闭文件对象）或者主动调用文件对象的close()方法或flush()方法时，文件内容才会被写入。 列举操作 列举一个OBS目录，只返回顶层结果（相对路径），不做递归列举。
训练脚本需要将输出的模型或其他数据保存在该目录下。 obs_path：必选参数，一个OBS目录。SDK会将local_path中的模型文件自动上传到这里。 查看训练支持的AI框架。 from modelarts.estimatorV2 import Estimator Estimator
问题4：Error waiting on exit barrier错误 错误截图： 报错原因：多线程退出各个节点间超时时间默认为300s，时间设置过短。 解决措施： 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim
where the trained ckpt file') args = parser.parse_args() ... # 下载的代码无需设置，后续涉及训练数据和输出路径数据使用data_url和train_url即可 #下载数据参数至容器本地，在代码中使用local_data_path代表训练输入位置
创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限，用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
免由服务端发起关闭连接。如您使用的Gunicorn来作为web server，可以通过Gunicorn命令的--keep-alive参数来设置该值。其他方式导入的模型，服务内部已做处理。 协议错误 请求报错：{"error_code":"ModelArts.4503", "error_msg":"Failed
search_content 否 String 指定要查询的文字信息，例如可视化作业名字，默认为空，字符串的长度为[0，64]。 workspace_id 否 String 指定作业所处的工作空间，默认值为“0”。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数
创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限，用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用Qwen模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用Qwen模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
CodeLab（JupyterLab），让AI探索&教学更简单 云原生Notebook，案例内容秒级接入与分享 Serverless化实例管理，资源自动回收 免费算力，规格按需切换 亮点特性1：远程开发 - 支持本地IDE远程访问Notebook Notebook提供了远程开发功能，通过开
告警和故障恢复。容器应该采用https的安全传输通道，并使用业界推荐的加密套件保证业务数据的安全性。 部署上线 部署服务时，需要注意为服务设置合适计算节点规格，防止服务因资源不足而过载或者资源过大而浪费。尽量避免在容器中监听其他端口，有本地内部需要访问的其他端口，监听在local
地址。 out_file_name：输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀 字段名称 （可设置为None，此时预训练数据集只有 input output 两段）输入前缀，（例如：您是一个xxx专家,您需要回答下面问题） input_name：预训练json文件的指令输入
个CCE集群。在ModelArts控制台购买Lite Cluster集群时，ModelArts的资源池会先纳管这个CCE集群，然后根据用户设置的规格创建相应的计算节点（BMS/ECS）。随后，CCE会对这些节点进行纳管，并且ModelArts会在CCE集群中安装npuDriver
docker.com | sh sudo systemctl --now enable docker 步骤二：安装NVIDIA容器工具集 设置仓库地址和GPG key： distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后，可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置，训练作业事件等。 查看训练作业日志 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息，可以通过查看训练作业日志定位作业运行中出行的问题。 表2
0.5.3 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 注：若构建镜像时报错pip超时，可在Dockerfile中添加如下命令设置pip源 RUN pip config set global.index-url https://xxx/simple RUN pip config
905-xxx.zip代码包。 unzip AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-*.zip 运行推理构建脚本build.sh文件，自动获取ascend_vllm_adapter文件夹中提供的vLLM相关算子代码。 cd llm_inference bash build.sh
称。 打印如下信息，表示构建镜像成功。 图4 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
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