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图1 credential.csv文件内容 AK/SK生成步骤： 注册并登录管理控制台。 单击右上角的用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”，进入“身份验证”页面。 根据提示完成身份验证，下载密钥，并妥善保管。
log-interval 1000 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --seq-length 4096 数据处理完后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/目录下生成
workers 8 \ --log-interval 1000 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF 数据处理完后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/pretrain/目录下生成
其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
测试时需要执行mpirun的节点到hostfile中的节点间有免密登录，设置SSH免密登录方法如下： 客户端生成公私钥。 执行如下命令，在本地客户端生成公私钥（一路回车默认即可）。
SSL证书制作包含cert.pem和key.pem，需自行生成。生成方式请参见•通过openssl创建SSLpem证书。 图1 准备模型文件和权重文件 创建推理脚本文件run_vllm.sh run_vllm.sh脚本示例如下。
同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现声音分类
API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。
在ModelArts管理控制台，可正常创建Notebook、训练作业、注册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中，选择SFS服务，进入SFS管理控制台。
cp -f config.json {work_dir}/model/falcon-11B/ MiniCPM系列 MiniCPM-2B和MiniCPM3-4B均未在Transformers仓注册，需提前手动打patch。
系统会自动生成一个名称，您可以根据业务需求重新命名，命名规则如下： 支持1~64位字符。 并包含大小写字母、数字、中划线（-）或下划线（_）。 Job Description 训练作业的简要描述。
命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="模型注册", # 标题信息 inputs=wf.steps.ModelInput(name
如果有多台机器资源，会生成对应多笔订单，需逐一支付每笔订单，不可合并支付。 单击“立即创建”，完成实例的创建，随后进入付款界面。 支付对应资源的订单。 图8 支付订单 如果有多台机器资源，会生成对应多笔订单，需逐一支付每笔订单，不可合并支付。
当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。
打开VSCode Terminal，执行如下命令在本地计算机生成密钥对，如果您已经有一个密钥对，则可以跳过此步骤： ssh-keygen -t rsa 将公钥添加到远程服务器的授权文件中，注意替换服务器IP以及容器的端口号： cat ~/.ssh/id_rsa.pub | ssh
获取AppKey/AppSecret或AppCode 调用接口需要进行APP鉴权，在创建APP应用时自动生成“AppKey/AppSecret”，您可以在“在线服务授权管理”对话框中单击APP应用操作列的查看完整的AppSecret。
命令进行日志故障诊断： ascend-fd diag -i ${path_to_parse_outputs} -o ${path_to_diag_output} 诊断结果以两种形式进行呈现： 屏幕回显 在“${path_to_diag_output}/fault_diag_result”目录下生成的
当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
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