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准备OBS桶 在ModelArts Studio大模型即服务平台创建自定义模型、调优或压缩模型时，需要在对象存储服务OBS中创建OBS桶，用于存放模型权重文件、训练数据集或者是存放永久保存的日志。 创建OBS桶和上传文件的操作指导请参见OBS控制台快速入门。
Qwen2-7B，自动生成 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。
处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代码，来关闭core文件产生。 import os os.system("ulimit -c 0") 排查数据集大小，checkpoint保存文件大小，是否占满了磁盘空间。
本地分布式训练任务开始后，SDK会依次帮助用户完成以下流程： 将训练脚本打包成zip文件，上传到3中指定的obs_path中。 如果训练数据保存在Notebook中，则将其打包成zip文件并上传到指定的obs_path中。
当参数值>=max_steps时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<max_steps时，生成模型会每经过save_steps次，保存一次模型版本。
如果本地相应目录没有生成大小>0的日志文件，则对应的父级目录也不会上传。因此，PyTorch NPU的plog日志是按worker存储的，而不是按rank id存储的（这是区别于MindSpore的）。目前，PyTorch NPU并不依赖rank table file。 #!
create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。 user_name String 训练作业创建用户的用户名，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。
stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是否开启流式推理。
出现SSH链接故障无法访问。
也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。
单击镜像预热的图标，可以设置镜像来源、添加镜像密钥、添加镜像预热配置，具体操作请参见（可选）配置镜像预热。
当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。
create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。 user_name String 训练作业创建用户的用户名，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。
使用obsutil之前，您需要配置obsutil与OBS的对接信息，包括OBS终端节点地址（Endpoint）和访问密钥（AK和SK）。获得OBS的认证后，才能使用obsutil执行OBS桶和对象的相关操作，具体步骤请参考初始化配置。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。
也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。
当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。
当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。
图7 注册镜像 Step9 通过openssl创建SSL pem证书 在ECS中执行如下命令，会在当前目录生成cert.pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。
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