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Cluster资源，可以释放资源，停止计费相关介绍请见停止计费。 Lite Cluster资源池资源释放后不可恢复，请谨慎操作。 退订包年/包月的Lite Cluster资源 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，在“弹性集群”页面，选择“Lite资源池”页签，查看资源池列表。
参数类型 描述 name String 系统自动生成的pool名称，相当于pool ID。 creationTimestamp String 时间戳，例如"2021-11-01T03:49:41Z"。 labels PoolMetaLabels object 资源池的标签信息。 annotations
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
单击“添加授权”。在“访问授权”页面，在“授权对象类型”下面选择“IAM子用户”，“授权对象”选择开发者的账号，“委托选择”选择“新增委托”，“委托名称”设置为“ma_agency_develop_user”，“权限配置”选择“自定义”，“权限名称”勾选“OBS Administrator”。开
任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。
尝鲜大模型，真正达到“即时接入，即时体验”的效果。 当开发者对希望对模型进行开发和训练，AI Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署AI应用；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体
参数类型 描述 name String 系统自动生成的pool名称，相当于pool ID。 creationTimestamp String 时间戳，例如"2021-11-01T03:49:41Z"。 labels PoolMetaLabels object 资源池的标签信息。 annotations
解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，De
4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 7B lora/dpo 4096/8192 gradient_accumulation_steps:
常见问题 模型文件目录下不能出现dockerfile文件； “查看构建日志”中显示“Not only a Dockerfile in your OBS path, please make sure, The dockerfile list”，表示dockerfile文件目录有问题，模型文
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
流，节省了前往console配置执行的操作。 使用该方法时需要注意以下几个事项： Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时，均需要设置默认值，或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称：当该名称的工作流不存在时，则创建新工作流并创建新执行；当该
with_execution_id 表示创建目录时是否拼接execution_id，默认为“False”。该字段只有在create_dir为True时才支持设置为True。 否 bool 使用示例如下： 实现InputStorage相同的能力 import modelarts.workflow as
PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） Llama3 Llama3-8b
String 模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/S
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
recursive=True) 获取一个OBS文件或文件夹的stat信息，stat信息中包含如下信息。 length：文件大小。 mtime_nsec：创建时间戳。 is_directory：是否为目录。 例如查询一个OBS文件“obs://bucket_name/obs_file.txt”，此文件地址也可以替换成一个文件夹地址。
修改/etc/docker/daemon.json配置文件default-shm-size字段 方式二： docker run 命令中使用 --shm-size 参数来设置单个容器的共享内存大小 NPU：RoCE网卡down RoCELinkStatusDown 重要 NPU 卡 %d RoCE Link 状态Down
l_path中。 将训练任务得到的输出上传到4指定的obs_path中，日志上传到第六步指定的log_url中。 同时，可以在任务名后增加时间后缀，区分不同的任务名称。 from datetime import datetime, timedelta import time base_name
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