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64字符)。同一个Step的输入名称不能重复。 是 str data 数据集创建节点的输入数据对象。 是 OBS相关对象，当前仅支持OBSPath、OBSConsumption、OBSPlaceholder、DataConsumptionSelector 表3 CreateDatasetOutput
登录ModelArts管理控制台，进入“模型管理”页面中，单击“创建模型”，进入模型创建页面，设置相关参数如下： 元模型来源：选择“从对象存储服务（OBS）中选择”。 选择元模型：从OBS中选择一个模型包。 AI引擎：选择“Custom”。 引擎包：从容器镜像中选择一个镜像。 容器调用接口：端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写。
方式二：使用Java语言发送预测请求 AK/SK签名认证方式，仅支持Body体12M以内，12M以上的请求，需使用Token认证。 客户端须注意本地时间与时钟服务器的同步，避免请求消息头X-Sdk-Date的值出现较大误差。因为API网关除了校验时间格式外，还会校验该时间值与网关收到请求的时间差，如果时间差超过15分钟，API网关将拒绝请求。
py文件复制到GPU代码目录中，使用相同的参数配置文件。 将NPU代码目录中的opensora/schedulers/iddpm/__init__.py文件和opensora/schedulers/iddpm/gaussian_diffusion.py文件复制到GPU代码目录中，添加固定随机数功能。
Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。 import moxing as mox obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 百分比（Percent） 0～100% 连续2个周期原始值 > 95% 建议 排查是否符合业务资源使用预期，如果业务无问题，无需处理。 CPU内核占用量 ma_container_cpu_used_core 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。
# 定义输入的OBS对象 obs_data = wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type="directory") # 通过JobStep来定义一个训练节点，并将训练结果输出到OBS job_step
Browser+将数据上传至OBS，最后在ECS中使用obsutil工具将OBS数据下载至SFS Turbo中。具体步骤如下： 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放模型，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Brow
Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。 import moxing as mox obs_dir = "obs://${bucket_name}/${folder-name}"
# 定义输入的OBS对象 obs_data = wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type="directory") # 通过JobStep来定义一个训练节点，并将训练结果输出到OBS job_step_1
Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254
双击“数据标注”节点，单击实例详情按钮，打开数据标注页面。 文本分类的数据标注 在“标注对象列表”中选中待标注文本，然后单击“标签集”区域中不同标签进行标注。 一个文本对象只能添加一个标签。 确认文件标签后，单击右下方“保存当前页”，完成标注。 当“标注对象列表”内容较多时，其区域下方将呈现翻页，请务必在本页完成
Browser+将数据上传至OBS，最后在ECS中使用obsutil工具将OBS数据下载至SFS Turbo中。具体步骤如下： 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放模型，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Brow
Browser+将数据上传至OBS，最后在ECS中使用obsutil工具将OBS数据下载至SFS Turbo中。具体步骤如下： 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放模型，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Brow
Browser+将数据上传至OBS，最后在ECS中使用obsutil工具将OBS数据下载至SFS Turbo中。具体步骤如下： 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放模型，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Brow
jpeg。 上传数据集至OBS 准备数据集。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据，例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构：
jpeg。 上传数据集至OBS 准备数据集。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据，例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构：
LLamaFactory PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch
# 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──ModelLink/ # ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到
资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。 步骤一 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
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