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} } ] } 其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： ma_endpoint为ModelArts的终端节点。 project_id为用户的项目ID。 X-auth-Token的值为获取到的Token值。 “dataset_name”为创建的数据集名称。 “dataset_
nd） 训练框架的自定义镜像约束 推荐自定义镜像使用ubuntu-18.04的操作系统，避免出现版本不兼容的问题。 自定义镜像的大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。 ModelArts公共资源池的容器引擎空间为5
运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx
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供了多个CIDR网段的选项，用户可以根据自己的实际情况进行选择。虚拟私有云VPC是一套为实例构建的逻辑隔离的、由用户自主配置和管理的虚拟网络环境。为云服务器、云容器、云数据库等资源构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，提升用户资源的安全性，简化用户的网络部署。 登录Mod
成功率和提升作业的稳定性。详细可了解：无条件自动重启。 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径
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出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在创建Notebook的“子目录挂载”路径。若默认没有填写，则忽略。
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