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属资源池不与其他用户共享资源，更加高效。针对企业多用户场景，推荐使用专属资源池开展AI模型训练。 本文提供了端到端案例指导，帮助您快速了解如何在ModelArts Standard上选择合适的训练方案并进行模型训练。 针对不同的数据量和算法情况，推荐以下训练方案： 单机单卡：小数
作业时，在“metadata”字段的“annotations”中传入“fault-tolerance/job-retry-num”字段。 添加“fault-tolerance/job-retry-num”字段，视为开启自动重启，value的范围可以设置为1~128的整数。valu
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
customize_service.py依赖的其他文件可以直接放model目录下，需要采用绝对路径方式访问。绝对路径获取请参考绝对路径如何获取。 ModelArts针对多种引擎提供了样例及其示例代码，您可以参考样例编写您的配置文件和推理代码，详情请参见ModelArts样例列
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
modelarts/ma-cli-profile.yaml。 配置用户名密码鉴权 以在虚拟机上使用ma-cli configure为例，介绍如何配置用户名密码进行鉴权。 以下样例中所有以${}装饰的字符串都代表一个变量，用户可以根据实际情况指定对应的值。 比如${your_password}表示输入用户自己的密码信息。
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。
Settings > Project：PythonProject > Python Interpreter”，单击设置图标，再单击“Add”，添加一个新的interpreter。 选择“Existing server configuration”，在下拉菜单中选择上一步配置好的SSH
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
5-7b块。 exp_name：实验块，训练策略-序列长度所需参数配置。 样例yaml文件仅展示常用实验配置，如需其他配置需根据样例自行添加，样例截图如下： 步骤二：执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
tar.gz -C /usr/local/buildkit # 授予权限 chmod -R 777 /usr/local/buildkit 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/buildkit/bin:$PATH' >> /etc/profile
anaconda3/envs/MindSpore 如果使用的基础镜像不是ModelArts提供的公共镜像，需要在Dockerfile文件中添加ModelArts指定的用户和用户组，具体可参考Dockerfile文件（基础镜像为非ModelArts提供）。 构建镜像 使用ma-cli
service_secrets 否 Array of ServiceSecret objects 挂载到服务的密钥列表，不设置此参数表示不更新 (tag:hcs) priority 否 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。infer_ty
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
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