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数据集版本已存在 出现此错误码时，表示数据集版本已存在，请重新发布数据集版本。 ModelArts.4712 数据集正在执行导入或同步等其他任务 如果自动学习中使用的数据集，正在执行导入或同步数据的任务时，此时进行训练将出现此错误。建议等待其他任务完成后，再启动自动学习的训练任务。 父主题：
tar.gz，上传到ModelArts实例的“/home/ma-user/work”目录下。 执行下面命令，并指定commitId（注意：直接在Notebook的Terminal里执行，commit-id替换时去掉尖括号） commitId=<提交的ID码> mkdir -p /home/ma-user/
ost端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy as np from PIL import Image # 设置目标设备上下文为Ascend，指定device_id为0。
安装固件和驱动包。 固件和驱动安装时，注意安装顺序： 首次安装场景：硬件设备刚出厂时未安装驱动，或者硬件设备前期安装过驱动固件但是当前已卸载，上述场景属于首次安装场景，需按照“驱动->固件”的顺序安装驱动固件。 覆盖安装场景：硬件设备前期安装过驱动固件且未卸载，当前要再次安装驱动固件，此场景属
ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境，具有如下优点： 利用云服务的资源使用便利性，可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像，可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集，且已经适配到最新的版本可以直接使用。 开发者可以通过浏览器入口以
停止计费 在不需要使用ModelArts服务功能时，需要删除或停止正在计费的项目。自动学习、Workflow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下： 自动学习：停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 W
in signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
高读写性能。条带化模式的存储池不支持扩容。 新增规格 支持添加多个规格。限制如下： 添加的多个规格项中，不能有相同的规格。 选择多个规格的CPU架构必须相同。例如都是X86，或者都是ARM。 如果选择了多个GPU或NPU规格，由于不同规格的参数网络平面不互通，分布式训练时训练速度
练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b
脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b
Gallery仓库中。 约束限制 Gallery CLI配置工具下载文件时依赖集群的公网访问权限，所以在使用CLI时要求集群配置NAT网关，具体操作请参见公网NAT网关。 只有托管到AI Gallery仓库的资产才支持使用Gallery CLI配置工具下载文件，如果在资产详情页有“复制完
tar.gz，上传到ModelArts实例的“/home/ma-user/work”目录下。 执行下面命令，并指定commitId（注意：直接在Notebook的Terminal里执行，commit-id替换时去掉尖括号） commitId=<提交的ID码> mkdir -p /home/ma-user/
单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优。请注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在该场景中，AOE对
--net=bridge \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4
当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。
--net=bridge \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4
\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
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>
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>
en`模式有效，可选输入，后续入参表示若干个vllm全量实例，使用空格隔开，每个vllm实例的数字表示使用的昇腾卡device_id，使用多个昇腾卡时，device_id之间使用`,`分隔开。当存在该输入时，会生成对应全量实例个数的local_ranktable_xx_yy.js
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