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Torch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTor
Torch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTor
按照issues中的说明，应该是环境中的库冲突了，因此在启动脚本最开始之前，添加如下代码。 import os os.system("rm /home/work/anaconda3/lib/libmkldnn.so") os.system("rm /home/work/anaconda3/lib/libmkldnn.so
${command} 使用config.yaml文件创建pod后，在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo 为宿主机中默认挂载SFS Turbo的工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。 同样，/mnt/sfs_turbo 也可以映射至容器中
${command} 使用config.yaml文件创建pod后，在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo 为宿主机中默认挂载SFS Turbo的工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。 同样，/mnt/sfs_turbo 也可以映射至容器中
${command} 使用config.yaml文件创建pod后，在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo 为宿主机中默认挂载SFS Turbo的工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。 同样，/mnt/sfs_turbo 也可以映射至容器中
OBS并行文件系统中。 Summary数据上传到Notebook路径/home/ma-user/work/下的方式，请参见上传本地文件至JupyterLab。 Summary数据如果是通过OBS并行文件系统挂载到Notebook中，请将模型训练时产生的Summary文件先上传到O
gz 解压后的数据集结果如图所示。 图5 解压后的数据集文件 Step8 下载权重文件 建议手动下载所需的权重文件，在/home/ma-user/Open-Sora-Plan1.0/目录下进行操作。 创建文件夹存放不同的权重文件。 mkdir weights mkdir weights_t5
ed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.2.0/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/elastic/agent/server/api
用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 storage_id 是 String OBS存储ID。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 category String 存储类型。可选值为OBS。 id String 动态挂载实例ID。 mount_path
标签格式，此参数仅文本类数据集使用。 with_column_header 否 Boolean 文件中首行是否是列名，若是列名则不导入首行，用于表格数据集。可选值如下： true：文件首行为列名 false：文件首行不为列名（默认值） 表3 DataSource 参数 是否必选 参数类型 描述
dynamic_profile 存储profiling数据。 多机场景如果没有挂载共享存储如SFS Turbo，需要将多机上的profiling复制至同一个目录下才能进行性能分析，这个操作相对较为繁琐且耗时。使用ModelArts时推荐挂载共享网盘如sfs turbo，既能加快训练数
<cfgs_yaml_file> --baseline <baseline> --o <output_dir> <cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，指代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline
用EVS做存储时，需同时清理存储到EVS中的数据。 CodeLab计费：在体验CodeLab时，切换为付费规格后会收费，使用完后请在JupyterLab界面及时停止Notebook实例。 训练作业：训练作业运行时会收取费用，使用完请及时停止训练作业。同时，也需清理存储到OBS中的数据。
上传OBS的文件规范： 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如：“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片
${command} 使用config.yaml文件创建pod后，在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo 为宿主机中默认挂载SFS Turbo的工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。 同样，/mnt/sfs_turbo 也可以映射至容器中
import os os.system('pip install numpy==1.18.5') 如果依旧有报错情况，将以上代码修改为： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') os.system('pip install
ed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.2.0/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/elastic/agent/server/api
ed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.2.0/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/elastic/agent/server/api
ed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.2.0/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/elastic/agent/server/api
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