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<exp_name>：实验名称：具体可以设置的值参考<cfgs_yaml_file> --master_addr <master_addr>：主master节点IP，一般选rank0为主master。 --num_nodes <nodes>：训练节点总个数 --rank <rank>：节点ID，从0开始，一般选rank0为主master。
在tools目录下新建一个“run.sh”作为启动脚本，“run.sh”内容可参考： #!/usr/bin/env sh set -x set -o pipefail export NCCL_DEBUG=INFO DEFAULT_ONE_GPU_BATCH_SIZE=32 BATCH_SI
命令行输入框(排除值为2的为无效数据)： sum(nt_npg{type="NT_NPU_CARD_LOSE"} !=2) by (cluster_name, node_ip,type) >=1 图2 告警规则设置 告警级别：选择重要告警。 告警条件：持续时间选择“1分钟”。 设置告警通知（可选）。 如果需要将
击“Install”即可完成安装。 Step2 创建Notebook实例 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH开发，配置远程访问IP白名单。该实例状态必须处于“运行中”，具体参见创建Notebook实例章节。 Step3 登录插件 使用访问密钥完成登录认证操作如下： 打
ServiceOutput或者ServiceOutput的列表 title title信息，主要用于前端的名称展示 否 str description 服务部署节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表
l路径下。 --tensor-parallel-size：并行卡数。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 -max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 安装AI Gallery SDK。 通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK（galleryformers）。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境（Python 3.8+）中安装AI
l路径下。 --tensor-parallel-size：并行卡数。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 -max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
--name TEXT Job name. --description TEXT Job description. --image-url TEXT Full swr custom
数据处理的创建时间。 data_source ProcessorDataSource object 数据处理任务的输入，与inputs二选一。 description String 数据处理任务描述。 duration_seconds Integer 数据处理的运行时间，单位秒。 error_msg
Standard支持公共资源池和专属资源池。 公共资源池：方便快捷，无需创建，创建训练推理任务时直接选择即可。此时，忽略此步骤。 专属资源池：用户独占资源，需要先购买创建。如果使用专属资源池，需要完成此步骤。 创建Standard专属资源池 准备数据（可选） 创建数据集 ModelArts
–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
可通过/home/ma-user/AscendSpeed路径访问。 在ModelArts中创建训练作业如：预训练，执行代码包中例如：scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本，开始训练。 在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训
可通过/home/ma-user/AscendSpeed路径访问。 在ModelArts中创建训练作业如：预训练，执行代码包中例如：scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本，开始训练。 在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训
可通过/home/ma-user/AscendSpeed路径访问。 在ModelArts中创建训练作业如：预训练，执行代码包中例如：scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本，开始训练。 在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训
–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.906-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
import RandomResizedCrop, Compose, Normalize, ToTensor, RandomHorizontalFlip import numpy as np from transformers import AutoModelForImageClassification
开启该功能后，系统检测到在线服务异常，会自动重新部署在线服务。详细请参见设置在线服务故障自动重启。 “支持IPV6” 默认关闭。开启该功能后，待在线服务部署完成，服务预测地址中的域名在公网解析时可解析为IPV6地址。 须知： 仅支持部署时开启，开启后不支持修改。 仅北京四支持该功能。 “标签”
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
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