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stack=67108864 --name megatron-deepspeed -v /etc/localtime:/etc/localtime -v /root/.ssh:/root/.ssh nvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3 执行以下命令，进入容器终端
图7 服务部署完成 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面，选择“预测”。
图3 启动服务成功 Step5 推理请求 执行如下命令进入容器。 kubectl exec -it {pod_name} bash 参数说明： ${pod_name}：pod名，例如图2${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。
在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法” 启动方式：选择“自定义” 镜像地址：Step5 上传镜像至SWR服务中创建的镜像。
在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。
注册镜像 在ModelArts Console上注册镜像 登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。 单击“注册镜像”，镜像源即为步骤1中推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可，或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册。
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。
AOM上查看已有监控指标 登录控制台，搜索AOM，进入“应用运维管理 AOM”控制台。 单击“监控 > 指标浏览”，进入“指标浏览”“页面”，单击“添加指标查询”。 图1 示例图片 添加指标查询信息。 图2 示例图片 添加方式：选择“按指标维度添加”。
在ModelArts管理控制台，左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令
在ModelArts管理控制台，左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。
在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/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。
、华北-乌兰察布一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中国-香港、亚太-曼谷、亚太-新加坡、亚太-雅加达、非洲-约翰内斯堡、拉美-墨西哥城二、拉美-圣保罗一、拉美-圣地亚哥 CodeLab ModelArts提供了CodeLab功能，其中预置了免费的算力规格，开发者可以一键进入开发环境
图2 启动服务成功 Step5 推理请求 执行如下命令进入容器。 kubectl exec -it {pod_name} bash 参数说明： ${pod_name}：pod名，例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。
解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip，并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d .
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