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当使用完全自定义镜像创建训练作业时，“启动命令”必须在“/home/ma-user”目录下执行，否则训练作业可能会运行异常。 创建算法 您在本地或使用其他工具开发的算法，支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法的准备工作。 完成数据准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。
nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
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 数据约束条件。 value Map<String,Object>
开发环境的Notebook，根据不同的工作环境，对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎PyTorch1
建和管理等。一般用户选择此项即可。 如何获取访问密钥AK/SK？ 如果在其他功能（例如PyCharmtoolKit/VSCode登录，访问在线服务等）中使用到访问密钥AK/SK认证，获取AK/SK方式请参考如何获取访问密钥章节。 如何删除已有委托列表下面的委托名称？ 图8 已有委托
SDK校验文件 下载Workflow SDK安装包 下载Workflow SDK校验文件 将SDK包及对应的校验文件放在同一目录下，使用openssl工具进行完整性校验，Workflow SDK校验示例如下： openssl cms -verify -binary -in modelarts_workflow-*
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具（依然使用华为开源镜像站） RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
无法配置RoCE网卡的IP、网关 重要 npu-smi不可用 请检查NPU驱动是否正常 无法正常使用NPU卡 重要 ascend-dmi不可用 请检查工具包ToolBox是否正常安装 无法使用ascend-dmi进行性能分析 安装CES Agent监控插件 当前账户需要给CES授权委托，请参考创建用户并授权使用云监控服务。
Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的
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 数据约束条件。 value Map<String,Object>
正常训练过程如下图所示。训练完成后，关注loss值，loss曲线收敛，记录总耗时和单步耗时。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 图7 正常训练过程 训练完成后权重保存在自动生成的目录，例如：outputs/0
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 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输
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 数据约束条件。 value Map<String,Object>
maybe_download(filename, work_directory): """Download the data from Yann's website, unless it's already here.""" if not os.path.exists(work_directory):
3.5,1.4,0.2 4.9,3.0,1.4,0.2 4.7,3.2,1.3,0.2 根据定义好的映射关系，最终推理请求样例如下所示，与在线服务使用的格式类似： { "data": { "req_data": [{ "input_1": 5.1, "input_2":
"annotation": … } 为了说明方便，下面的Manifest例子格式化为多行的json对象。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成，其文件名没有特殊要求，可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便，ModelArts数
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
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 数据约束条件。 value Map<String,Object>
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