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由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则
duration Integer 启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。
String 在线同步服务设置elb后端转发策略详情枚举值：ROUND_ROBIN(加权轮询算法)，LEAST_CONNECTIONS(加权最少连接)，SOURCE_IP(源ip算法) priority Integer 抢占优先级，取值范围[1, 3]，通过设置优先级保障高优先级的业务调度。
\ git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则
/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_inference/ascend_vllm/ 执行以下命令制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build -t <镜像名称>:<版本名称>
写，如果需挂载SFS指定目录，则在子目录挂载处填写具体路径。 如果需要通过VS Code连接Notebook方式进行代码调试，则需开启“SSH远程开发”并选择密钥对，请参考VS Code连接Notebook方式介绍。 参数填写完成后，单击“立即创建”进行规格确认。 参数确认无误后
托管数据集到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库，数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String
镜像支持的服务。枚举值如下： NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally
Notebook”栏目中的任意Notebook样例，进入详情页。 单击“Run in ModelArts”，进入CodeLab并打开该样例。等待右上角连接成功即可运行Notebook样例。 首次进入CodeLab时，会提醒先登录ModelArts控制台，由于需要进行环境准备，需要等待1~2分钟才可顺利进入开发页面，请耐心等待。
镜像支持的服务。枚举值如下： NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally
镜像支持的服务。枚举值如下： NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String
zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.907-xxx.zip，并执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网。 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud &&
Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。 414 Request-URI Too Large 请求的U
精度调优前准备工作 在定位精度问题之前，首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境（GPU/CPU）设置的不一致导致，为了在定位过程中少走弯路，需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。
在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库？ 在训练作业的过程中，会使用到第三方库。以C++为例，请参考如下操作步骤进行安装： 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。
exemlProjectVersion 自动学习项目的版本 workflow Workflow项目 pool 专属资源池 network 专属资源池网络连接 trainJob 训练作业 trainJobLog 训练作业的运行日志 trainJobInnerModel 系统预置模型 model 模型
/home/mind/model/run_vllm.sh'。 图4 修改build_image.sh 执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器环境可以访问公网。 sh build_image.sh --base-image=${base_image}
/home/mind/model/run_vllm.sh'。 图4 修改build_image.sh 执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保机器环境可以访问公网。 sh build_image.sh --base-image=${base_image}
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