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示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导（6.3.907） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora-Plan1
“选择标注团队”：任务类型设置为“指定标注团队”，需在此参数中指定一个团队，同时勾选此团队中某几个成员负责标注。下拉框中将罗列当前账号下创建的标注团队及其成员。 “选择标注接口人”：任务类型设置为“指定标注管理员”，需在所有团队的“Team Manager”中选择一人作为管理员。 “自动将新增图片同步给标注团队”
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_
stom），显示引擎包地址。 运行环境 如果元模型来源于训练作业/对象存储服务（AI引擎为预置引擎），显示元模型依赖的运行环境。 容器调用接口 如果元模型来源于对象存储服务（AI引擎为Custom）/容器镜像，显示模型启动的协议和端口号。 推理代码 如果元模型来源于训练作业且为旧版训练作业，则显示推理代码的存放路径。
_JOB_DIR}/demo-code”目录中，“demo-code”为存放代码目录的最后一级OBS目录。例如，“代码目录”选择的是“/test/code”，则训练代码文件会被下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/code”目录中。 启动文件 必填，选择代码目录中训练作业的Python启动脚本。
Workflow(name="data-select-demo", desc="this is a test workflow", steps=[condition_step, job_step_1
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 100 ModelArts.0116 The expected {0} exceeds the quota limit. 资源{0}超过配额限制。
在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源（GPU、NPU、CPU、Memory等）的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况，并上报到AOM，用户可直接在AOM上查看。 登录AOM控制台查看监控指标
”指定了构建的上下文是当前目录，根据实际填写。 docker build -t swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/sdk-test/pytorch_1_8:v1 -f Dockerfile . 图5 构建成功 注册新镜像 调试完成后，将新镜像注册到ModelArts
更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核，默认启用。 开关打开（默认打开），内容审核可以阻止模型推理中的输入输出中出现不合规的内容，但可能会对接口性能产生较大影响。 开关关闭，停用内容审核服务，将不会审核模型推理中的输入输出，模型服务可能会有违规风险，请谨慎关闭。 关闭“内容审核”开
${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3.9.10 bash install
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。 conda activate python-3.9.10 bash install
数据OBS存储路径。 train_url String 微调产物输出OBS路径。 train_data_file String 训练数据文件名。 test_data_file String 测试数据文件名。 prompt_field String 数据prompt列名。 response_field
${container_name} bash python3 launch.py --port 8183 --skip-torch-cuda-test --enable-insecure-extension-access --listen --log-startup --disable-safe-unpickle
79K-record的JSON格式的OSCAR数据集。 下载数据集。 wget https://huggingface.co/bigscience/misc-test-data/resolve/main/stas/oscar-1GB.jsonl.xz wget https://s3.amazonaws
train_dataset=dataset["train"], eval_dataset=dataset["test"], tokenizer=image_processor, compute_metrics=_mult
Standard场景下选择“ModelArts Standard（标准版）”。 “ModelArts Lite Elastic Cluster（原生接口）”用于ModelArts Lite Cluster场景，相关资料请见《ModelArts Lite Cluster用户指南》。该参数仅在贵阳一区域显示。
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