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镜像的方式（三选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
精细化授权管理 如果您需要进行精细的权限管理，可参考《ModelArts API参考》中的权限策略和授权项。 数据管理权限 开发环境权限 训练作业权限 模型管理权限 服务管理权限 工作空间管理权限 精细化授权案例可参考管理员和开发者权限分离。 父主题： 权限配置
Server上的昇腾NPU资源进行模型推理。 ModelArts Standard权限配置 样例 对应功能 场景 说明 ModelArts Standard权限管理 IAM权限配置、权限管理 为子账号配置权限 当一个华为云账号下需创建多个IAM子账号时，可参考此样例，为IAM子账号赋予
部署文本分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
HCCL通信相关环境变量，通常无需设置该环境变量，建议unset该环境变量。具体参考拥塞控制与纠错配置策略 HCCL_RDMA_SL HCCL通信相关环境变量，通常无需设置该环境变量，建议unset该环境变量。具体参考拥塞控制与纠错配置策略 ACLNN_CACHE_LIMIT 用于缓存cann侧的aclnn
、训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、PyTorch。适用于Standard开发环境，模型训练，服务部署，请参考下表。镜像的URL、包
atch_size，优化代码，合理聚合、复制数据。 请注意，数据文件大小不等于内存占用大小，需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码）
（可选）工作空间配置 ModelArts支持设置子用户的细粒度权限、不同工作空间之间资源隔离。ModelArts工作空间帮您实现项目资源隔离、多项目分开结算等功能。 如果您开通了企业项目管理服务的权限，可以在创建工作空间的时候绑定企业项目ID，并在企业项目下添加用户组，为不同的用户组设置细粒度权限供组里的用户使用。
发布模型到AI Gallery。 使用AI Gallery微调大师训练模型或使用AI Gallery在线推理服务部署模型。 如果进行模型微调，则“训练任务类型”选择“自定义”。 如果部署为推理服务，则“推理任务类型”选择“自定义” 自定义模型规范（训练） 当托管自定义模型到AI Gallery时，如果模型要支持AI
编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，修改安装transformers库代码的位置，放置在 chown -R ma-user:ma-group 代码的上面。避免transformers安装后由于权限问题无法访问。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改
“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。您可以单击“操作”列的“启动”，启动服务。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。单击目标服务名称，进入服务详情页面。您可以单击页面右上角“启动”，启动服务。 部署方式为ModelArt
部署物体检测服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
部署声音分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，修改安装transformers库代码的位置，放置在 chown -R ma-user:ma-group 代码的上面。避免transformers安装后由于权限问题无法访问。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改
在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据？ 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互？ 在ModelArts中使用Moxing复制数据时如何定义路径变量？ 在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业？ 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库？
要手动输入“y”确认。 请注意，使用此命令将会检查您系统中已安装的软件包并更新至最新版本。 图1 yum命令历史 查看NetworkManager配置： NetworkManager --print-config 配置内容如下： # NetworkManager configuration:
“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。您可以单击“操作”列的“启动”，启动服务。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。单击目标服务名称，进入服务详情页面。您可以单击页面右上角“启动”，启动服务。 部署方式为ModelArt
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py
制得到 |——... 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网，否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网，ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题： 准备镜像
制得到 |——... 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网，否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网，ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题： 准备镜像
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