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创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训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。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
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创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训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。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
以出行场景的司乘安全算法为例，介绍使用ModelArts进行流程化服务部署和更新、自动化服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型，使用自定义镜像在ModelArts构建成AI应用。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 在ModelArts管理控制台，使用创建好的AI应用部署为在线服务。
安装nvidia-fabricmanager Ant系列GPU支持NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联，否则可能无法正常使用GPU实例。 nvidia-fabricmanager必须和nvidia driver版本保持一致。
练和推理时，会使用计算资源和存储资源，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 计算资源费用： 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时，使用专属资源池进行模型训练和推理，计算资源不计费。 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时，使用公共资源池进行模型训练和推理，计算资源需收费。
场景介绍 当专属资源池创建完成，使用一段时间后，由于用户AI开发业务的变化，对于资源池资源量的需求可能会产生变化，面对这种场景，ModelArts专属资源池提供了扩缩容功能，用户可以根据自己的需求动态调整。 使用扩容功能时，可以增加资源池已有规格的节点数量。 使用缩容功能时，可以减少资源池已有规格的节点数量。
在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc - V”显示正确的安装信息，然后使用Pytorch下述命令验证cuda有效性： print(torch.cuda.is_available())
pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本 其他命令请使用pip --help命令查询。 父主题： 更多功能咨询
作为调用发起方的客户端无法访问已经获取到的推理请求地址 问题现象 完成在线服务部署且服务处于“运行中”状态后，已经通过调用指南页面的信息获取到调用的server端地址，但是调用发起方的客户端访问该地址不通，出现无法连接、域名无法解析的现象。 原因分析 在调用指南页签中显示的调用地
ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelAr
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Lite Server资源配置流程 在开通Lite Server资源后，需要完成相关配置才能使用，配置流程如下图所示。 图1 Lite Server资源配置流程图 表1 Server资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Server网络 Server资源开
ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelAr
如果需要在个人PC或虚拟机上使用ModelArts SDK，则需要在本地环境中安装ModelArts SDK，安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用，并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK使用限制 本地ModelArts
Arts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更
针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快速了解如何在ModelArts上选择合适的训练方案并进行模型训练。 针对不同的数据量和算法情况，推荐以下训练方案： 单机单卡：小数据量（1G训练数据）、低算力场景（1卡Vnt1），存储方案使用“OBS的并行文件系统（存放数据和代码）”。
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