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业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Workflow：停止因运行Workflow作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 开发环境（Notebook）：删除Notebook实例。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 停止Notebook
--Dockerfile --test_app.py “Dockerfile” From ubuntu:18.04 # 配置华为云的源，安装 python、python3-pip 和 Flask RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources
com/GPOUP_NAME/pytorch_2_1_ascend:20240606 步骤六 编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象： 命令式，即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，
com/GPOUP_NAME/pytorch_2_1_ascend:20240606 步骤六 编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象： 命令式，即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，
批量创建信息。 表7 PoolNodeAz 参数 参数类型 描述 az String 可用区名称。 count Integer 指定可用区扩容时，指定可用区的节点数。 表8 Taint 参数 参数类型 描述 key String 键。 value String 值。 effect
r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DevServer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
od以承载服务，随后登录至该Pod容器内部署在线服务，并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr
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
进行分布式调测，也不能提交远程训练任务。 当前仅支持PyTorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以P
PyTorch NPU训练指导（6.3.908） LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。
在开发环境跑训练任务，在开发环境使用MindInsight，要求先启动MindInsight，后启动训练进程。 仅支持单机单卡训练。 运行中的可视化作业不单独计费，当停止Notebook实例时，计费停止。 Summary文件如果存放在OBS中，由OBS单独收费。任务完成后请及时停止
args.output_prefix) for key in self.args.json_keys: ## 写入磁盘 先调用self.get_tokenized_data()对数据集进行encode self.get_tokenized_data()中调用self
args.output_prefix) for key in self.args.json_keys: ## 写入磁盘 先调用self.get_tokenized_data()对数据集进行encode self.get_tokenized_data()中调用self
批量创建信息。 表6 PoolNodeAz 参数 参数类型 描述 az String 可用区名称。 count Integer 指定可用区扩容时，指定可用区的节点数。 表7 Taint 参数 参数类型 描述 key String 键。 value String 值。 effect
Gallery订阅”。 搜索“图像分类-ResNet_v1_50工作流”，单击“订阅”，勾选“我已同意《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》”，单击“继续订阅”即可完成工作流的订阅。订阅过的工作流会显示“已订阅”。 运行工作流 订阅完成后，单击“运
elArts功能，请根据您的业务需求配置需要的ModelArts服务的权限（参见依赖和委托中ModelArts服务对应的依赖策略项）。 操作步骤 使用主用户账号登录管理控制台，鼠标放在右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 若权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署
首次创建AI应用预计花费40~60分钟，之后每次构建AI应用花费时间预计5分钟。 若权重文件大于60G，创建AI应用会报错，提示模型大于60G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
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