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_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec:
model_instance2, model_instance3 ...]，列表中元素model_instance对象即为本章节描述的模型管理，可调用模型接口。 支持按照检索参数查询模型列表，返回满足检索条件的模型list，检索参数如表1所示。 在查询列表时，返回list的同时，会打印模型列表的详细信息，如表2和表3所示。
_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec:
分析错误时：训练镜像先看日志，推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志： docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时，部分日志是直接存储在容器内部的，所以需要进入容器看日志。注意：重点对应日志中是否有ERROR（包括，容器启动时、API执行时）。
发布至AI云商店 华为云云商店是软件及服务交易交付平台。云商店AI专区汇聚优质的人工智能服务提供商，提供丰富的人工智能解决方案、应用、API及算法模型，助力用户快速部署、接入、调用相关应用，方便地购买和使用算法模型。 发布至云商店AI专区的模型为商业售卖资产。买家需购买商品的使用配额进行有偿使用。
Admin” 策略。 选择授权范围方案为“所有资源”，单击“确定”。 精细化授权管理 如果您需要进行精细的权限管理，可参考《ModelArts API参考》中的权限策略和授权项。 数据管理权限 开发环境权限 训练作业权限 模型管理权限 服务管理权限 工作空间管理权限 精细化授权案例可参考管理员和开发者权限分离。
service_instance2, service_instance3 ...]，列表中元素“service_instance”对象即为服务管理章节描述的可调用服务接口。 支持按照检索参数查询服务列表，返回满足检索条件的服务list，检索参数如表1所示。 在查询列表时，返回list的同时，默认会打印模型列表的详细信息，如表2和表3所示。
scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec:
scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec:
scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job ... spec:
├──start.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
可能原因是用户使用的启动脚本为旧版本的run_train.sh，脚本里面有某些环境变量在新版本下发的作业中并不存在这些环境变量导致。 可能原因是使用Python file接口并发读写同一文件。 处理方法 对挂载盘的数据加权限，可以改为与训练容器内相同的用户组（1000），假如/nas盘是挂载路径，执行如下代码。
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
分析错误时：训练镜像先看日志，推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志： docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时，部分日志是直接存储在容器内部的，所以需要进入容器看日志。注意：重点对应日志中是否有ERROR（包括，容器启动时、API执行时）。
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