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在JupyterLab文件列表中，选择需要下载的文件，单击右键，在操作菜单中选择“Download”下载至本地。 下载的目的路径，为您本地浏览器设置的下载目录。 图1 下载文件 从JupyterLab中下载大于100MB的文件到本地 大于100MB的文件需要先从Notebook中
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
使用ModelArts提供的模板查看指标 打开“DashBoards”，选择“New”>“Import”。 导入DashBoards模板。 复制准备工作提供的模板的下载地址到浏览器中打开，复制JSON文件的内容。粘贴到DashBoards模板里，如图2所示，最后单击“Load”。 图1 复制JSON文件的内容 图2
也可能是PyCharm ToolKit的版本不正确，请按照文档要求下载新版本的PyCharm ToolKit。 下载前请先清除浏览器缓存，如果之前下载过老版本的PyCharm ToolKit，浏览器会有缓存，可能会导致新版本下载失败。 在KeyPair中选择该Notebook实例对应的密钥，选择完成后
grafana/grafana-oss 在BMS页面打开Grafana所在节点的安全组配置，添加入方向规则，允许外部访问3000、9090端口： 在浏览器地址栏输入xx.xx.xx.xx:3000，登录Grafana，默认账号密码为：admin/admin。在配置管理页面，添加数据源，类型选择Prometheus。
--force-fp16 --listen --port 端口号与启动容器时映射到宿主机的端口号保持一致。 发送服务请求。 从浏览器访问ComfyUI服务。在浏览器中输入 http://{ip}:{port} 这里的ip为宿主机节点ip，port为启动ComfyUI使用的端口号。 访问界面，页面工作流示例如下图所示。
访问密钥”中，单击“新增访问密钥”。 在“新增访问密钥”弹窗中，填写该密钥的描述说明，单击“确定”。根据提示单击“立即下载”，下载密钥。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中，文件名为“credentials.csv”，可打开文件查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access
KeyPair: 需要选择保存在本地的Notebook对应的keypair认证。即创建Notebook时创建的密钥对文件，创建时会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。 PathMappings: 该参数为本地IDE项目和Notebook对应的同步目录，默认为/home/ma-use
API由W3C标准化。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。 前提条件 用户需有一定的Java开发经验，熟悉jar打包流程。
具体计费可见消息通知服务价格详情。 按实际用量付费 发送短信通知费用构成：短信通知条数 发送电子邮件费用构成：电子邮件+外网下行流量 发送HTTP(S)费用构成：HTTP(S)+外网下行流量 计费示例 以下案例中出现的费用价格仅供参考，实际价格请参见各服务价格详情。 示例：使用公共资源池运行
许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的感叹号可以查看许可证详情。 说明： 部分许可证网站说明地址是海外网站，用户可能会因网络限制无法访问。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有： “公开”：表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。
xcel表格中，方便查阅。勾选节点名称，在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”，在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 在节点列表页面中，单击设置图标，支持对节点列表中显示的信息进行自定义。 查看资源池规格 在资源池
支持导出Lite资源池的节点信息到Excel表格中，方便查阅。 勾选节点名称，在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”，在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 驱动升级 支持升级Lite资源池内单个节点驱动版本，或批量升级多个节点的驱动版本。详情请参见升级Lite
--nobest git clone和git-lfs下载大模型可以参考如下操作。 由于欧拉源上没有git-lfs包，所以需要从压缩包中解压使用，在浏览器中输入如下地址下载git-lfs压缩包并上传到服务器的/home目录下，该目录在容器启动时挂载到容器/home_host目录下，这样在容器中可以直接使用。
了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一个用于大规模语言建模的模型。它基于GPT（Generative
示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 本文介绍了使用训练作业的自定义镜像+自定义启动命令来启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练。 前提条件 需要有Ascend加速卡资源池。 创建训练作业 本案例创建训练作业时，需要配置如下参数。 表1 创建训练作业的配置说明
性能调优总体原则和思路 PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用（OP-based），即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language（AscendCL）调用一个或几个亲和算子组合的形式，代替原有GPU的实现
产品优势 ModelArts服务具有以下产品优势。 稳定安全的算力底座，极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理。 大规模分布式训练能力，加速大模型研发。 提供高性价比国产算力。 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化。 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速。 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
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