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开头的名称。 type String 数据来源类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions Array of Constraint objects
ma2-13b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： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-
standalone：标识为单任务实例作业。 nnodes：任务实例个数。 nproc_per_node：每个任务实例启动的主进程数，设置为任务分配的NPU数相同。 node_rank：任务rank，用于多任务分布式训练。 master_addr：主任务（rank 0）的地址，设置为任务worker-0的通信域名。
ssh文件夹，选择“属性”。然后单击“安全”页签。 单击“高级”，在弹出的高级安全设置界面单击“禁用继承”， 在弹出的“阻止继承”窗口单击“从此对象中删除所有继承的权限”。此时所有用户都将被删除。 添加所有者：在同一窗口中，单击“添加”，在弹出的新窗口中，单击“主体”后面的“选择主体”
在创建训练作业时指定的代码目录不存在导致训练失败。 处理方法 请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录，即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 使用当前账户登录OBS管理控制台，去查找对应的OBS桶、文件夹、文件是否存在。 通过接口判断路径是否存在。在代码中执行如下命令，检查路径是否存在。
自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 用主账号给子账号配置ModelArts所使用的OBS桶的ACL权限即可。 父主题： 模型训练
架构强调高可用性，多数据中心部署确保数据与任务备份，即使遭遇故障，也能无缝切换至备用系统，维持模型训练不中断，保护长期项目免受时间与资源损耗，确保进展与收益。 大模型应用开发，帮助开发者快速构建智能Agents 在企业中，项目级复杂任务通常需要理解任务并拆解成多个问题再进行决策，
静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 执行如下命令进入容器。 kubectl exec -it
的功能才涉及计费，公共资源池全部为按需模式，根据选用规格以及作业运行时长收费。专属资源池可按需购买，也可选择包年包月购买，在运行训练作业或部署服务时，选择专属资源池，无需另外付费。 父主题： 一般性问题
Estimator请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示： 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 label_task_id 否 String 基于标注任务创建数据集版本，标注任务ID。 description 否 String 版本描述信息，默认为空，长度为0-256位，不能包含!<>=&"'特殊字符。
作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1
/home/ma-user/etc/ssh_host_rsa_key0 将准备好的sshd启动脚本文件上传至OBS的训练代码目录下。 创建自定义镜像训练作业。 “代码目录”选择存有sshd启动脚本文件的OBS地址。 “启动命令”需要适配sshd启动脚本，如下所示： bash ${MA_JOB_DI
控制台查看监控指标。 Standard训练作业：用户在运行训练作业时，可以查看训练任务占用的CPU、GPU或NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 Standard在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看该推理服务的CPU、内存或GPU等资源使用统计信
named 'multipart'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题：
口号在各个节点上都没有被其他应用占用。 Kubernetes下Prometheus对接ModelArts 使用kubectl连接集群，详细操作请参考通过kubectl连接集群。 配置Kubernetes的访问授权。 使用任意文本编辑器创建prometheus-rbac-setup
被停止服务或者逾期释放，您需要及时进行还款或充值。 查询欠费步骤 登录管理控制台。 单击页面右上角的“费用”进入“费用中心”页面。 在“总览”页面可以查看到当前的欠费金额。 如果存在欠费，请及时充值。更多关于欠费还款操作，请参见如何进行欠费还款。 父主题： 计费FAQ
通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet适配到昇腾卡进行训练，可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境，提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。 Step1 处理fill50k数据集
您可以通过如下两种方式将训练的模型迁移到其他账号。 将训练好的模型下载至本地后，上传至目标账号对应区域的OBS桶中。 通过对模型存储的目标文件夹或者目标桶配置策略，授权其他账号进行读写操作。详请参见配置高级桶策略。 父主题： 查看作业详情
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