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ption, placeholder_format="cluster") ) 在控制台上如何使用MRS节点 Workflow发布后，在Workflow配置页，配置节点的数据输入，输出，启动脚本，集群ID等参数。 父主题： Workflow高阶能力
为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化或使用SmoothQuant量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？ ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。 pip install
训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 您可以在训练作业启动文件的脚本中，通过如下方式获取复制和被复制文件夹大小，根据结果判断是否复制完毕： import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file',recursive=True)
yaml文件。 config.yaml文件用于配置pod，本示例中使用sleep命令启动pod，便于进入pod调试。您也可以修改command为对应的任务启动命令（如“python train.py”），任务会在启动容器后执行。 config.yaml内容如下： apiVersion: v1
为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化或使用SmoothQuant量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
--distributed-executor-backend：多卡推理启动后端，可选值为"ray"或者"mp"，其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理，"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 高阶参数说明： --enable-prefix
支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过，同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景，在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行，哪些分支需要跳过，达到分支部分执行的目的，与ConditionStep的使用场景类似，但功
共享：支持将工作流作为资产发布至AI Gallery，分享给其他用户使用。 如何开发一条工作流请您参考入门教程开发第一条Workflow。 运行态-运行工作流 Workflow提供了可视化的工作流运行方式。使用者不需要了解工作流的内部细节，只需要关注一些简单的参数配置即可启动运行工作流。运行态的工作流来源主要为：通过开发态发布或者从gallery订阅。
--distributed-executor-backend：多卡推理启动后端，可选值为"ray"或者"mp"，其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理，"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 高阶参数说明： --enable-prefix
小模型权重文件名 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化、使用SmoothQuant量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
境变量 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化、使用SmoothQuant量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
safetensors 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化、使用SmoothQuant量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
对比：针对某条工作流的所有运行记录，按照状态、运行记录、启动时间、运行时长、参数等进行对比。 图3 对比 当单击“启动”运行工作流时，运行记录列表会自动刷新，并更新至最新一条的执行记录数据，且与DAG图和总览数据面板双向联动更新数据。每次启动后都会新增一条运行记录。 用户可以单击Workf
训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹？ 当在训练作业的启动脚本中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹时，建议使用如下方法： import os os.chdir('/home/work/user-job-dir/xxx')
查看日志和性能 查看日志 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1
查看日志和性能 查看日志 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1
TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing
st-modelarts/ascend/code/”。 “启动命令” 镜像的Python启动命令。本文示例的启动命令为“bash ${MA_JOB_DIR}/code/run_torch_ddp_npu.sh”。其中，启动脚本的完整代码请参见代码示例。 （可选）启用ranktable动态路由
create('dist_async') print('end') 原因分析 worker阻塞的原因可能是连不上server。 处理方法 将如下代码放在“启动文件”里“import mxnet”之前可以看到节点间相互通信状态，同时ps能够重新发送。 import os os.environ['PS_VERBOSE']
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