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docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
'/xxx/xxxx' bash: /bin/ln: Permission denied 自定义镜像中，bash:/home/ma-user/.pip/pip.conf：Permission Denied 自定义镜像中，tee: /xxx/xxxx: Permission denied cp:
llama2-13b 举例，使用训练作业运行：obs_pipeline.sh 训练脚本后，脚本自动执行数据集预处理，并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
s申请更多资源。 图5 报错信息 ECS、BMS节点创建失败？ 查看资源池失败报错信息： 包含错误码，如：Ecs.0000时，可查看弹性云服务器 ECS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。 包含错误码，如：BMS.0001时，可查看裸金属服务器 BMS_错误码查看详细的错误信息及处理措施。
准备大模型训练适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-20240611214128.zip 三方大模型训练和推理代码包 获取路径：Support-E 说明： 如果上述
with open(to_path, "wb") as out_f, gzip.GzipFile(from_path) as zip_f: out_f.write(zip_f.read()) # --- 以上为pytorch mnist # --- end
是否必选 参数类型 描述 script 否 String 自定义脚本内容（base64编码）或脚本绝对路径。 type 否 String 脚本类型： COMMAND script中需要指定脚本内容（base64编码）。 SCRIPT 默认值，script中需要指定脚本路径。 响应参数
FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM AIGC代码包：AscendCloud-AIGC
从OBS导入到SFS Turbo高性能文件存储中，数据预热功能的具体操作请参考创建SFS Turbo 和 OBS 之间的联动任务。 在ECS服务器挂载SFS Turbo已经将SFS Turbo挂载到了/mnt/sfs_turbo目录，这里参考obsutil文档，直接使用obsut
登录指令末尾的域名为镜像仓库地址，请记录该地址，后面会使用到。 在安装容器引擎的机器中执行上一步复制的登录指令。 登录成功会显示“Login Succeeded”。 在安装容器引擎的机器上执行如下命令，为镜像打标签。 docker tag [镜像名称1:版本名称1] [镜像仓库地址]/[组织名称]/[镜像名称2:版本名称2]
依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装，不要使用默认的anaconda（kernel依赖的python环境）的pip进行安装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/
在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台，选择“开发环境 > Notebook”。 打开“运行中”的Notebook实例进入JupyterLab页面，在待分享的ipynb文件右侧，单击“创建分享”按钮，弹出“发布AI
如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
若已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
若已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM AIGC代码包：AscendCloud-AIGC
如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
若已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 ModelLink预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
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