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进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。
进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。
进入容器。默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it sdxl-train bash Step5 修改算法脚本 进入容器后，修改启动脚本文件。
rm -rf /root/atc_data/* 新建并进入AOE工作目录。 mkdir -p /home_host/work/aoe cd /home_host/work/aoe 在配置文件中启用AOE自动调优。
在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。
2.5秒 JupyterLab页面 进入JupyterLab页面后加载页面内容。 0.5秒 Notebook列表页 已有50个Notebook实例，在ModelArts控制台主页面单击开发环境后的时间。
具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建tokenizers文件目录将权重和词表文件放置此处，以Qwen2-72B为例。
在ModelArts Lite专属资源池列表，单击资源池名称，进入专属资源池详情页面。 在基本信息页面单击CCE集群，跳转到CCE集群详情页面。 在左侧导航栏选择“插件市场”，搜索“Volcano调度器”。
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。
--name ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_name}：容器镜像的名称。 通过容器名称进入容器中。
--name ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID，即第四步中生成的新镜像id，在宿主机上可通过docker images查询得到。 进入容器。
在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。
在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。
在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。
在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。
进入代码目录/home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory下执行启动脚本，先修改以下命令中的参数，再复制执行。
进程状态：只要训练作业中存在进程IO有变化，进入下一个检测周期。如果在多个检测周期内，作业所有进程IO都没有变化，则进入资源利用率检测阶段。
可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志： docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时，部分日志是直接存储在容器内部的，所以需要进入容器看日志。注意：重点对应日志中是否有ERROR（包括，容器启动时、API执行时）。
操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在数据标注管理页面，单击页面右上角“创建标注作业”，进入“创建标注作业”页面，根据需求创建不同类型的标注作业。
--name ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_name}：容器镜像的名称。
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