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在各类资产模块页面，通过如下几种搜索方式可以提高资产的查找效率，快速找到适合的算法、模型、数据集、镜像、Workflow等资产。 图1 搜索资产 表1 快速搜索方式 区域 类型 搜索方式 支持的AI资产 1 搜索华为云官方资产 在页面单击“官方”，筛选出所有的华为云官方资产，该类资产均可免费使用。
路径为“obs://bucket-name/dir1/ma-user/”。其中，桶名称和文件夹的名称均可以按照业务需求自定义。 参数说明 表1 请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象。 src_local_dir 是 String
/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/subscriptions/{subscription_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id
["all"], "summary_mode": "statistics" } } 这里Step指定为0表示只对首个Step进行数据Dump。task指定为statistics表示使用统计量模式，该模式下针对整网训练API输入输出保存最大值、最小值、均值等统计量信息比对，落盘数据量
delArts训练功能，可查看模型开发简介。 Step2 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。 表1 需要填写的环境变量 环境变量 示例值 参数说明 GPUS_PER_NODE 8 必须填写。根据资源规格每个节点上NPU的数量填写。
0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /ho
lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /ho
“输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。 表1 需要填写的环境变量 环境变量 示例值 参数说明 GPUS_PER_NODE 8 默认必须填写。根据资源规格每个节点上NPU的数量填写。
“输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。 表1 需要填写的环境变量 环境变量 示例值 参数说明 GPUS_PER_NODE 8 默认必须填写。根据资源规格每个节点上NPU的数量填写。
昇腾能力应用地图 ModelArts支持如下开源模型昇腾NPU进行训练和推理。 DeepSeek系列模型 表1 DeepSeek系列模型 支持模型 应用场景 软件技术栈 指导文档 DeepSeek R1 推理 MindIE DeepSeek模型基于ModelArts Lite Server适配MindIE推理部署指导
delArts训练功能，可查看模型开发简介。 Step2 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。 表1 需要填写的环境变量 环境变量 示例值 参数说明 GPUS_PER_NODE 8 必须填写。根据资源规格每个节点上NPU的数量填写。
run命令启动 创建训练作业 方式一：使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表1所示。 表1 创建训练作业（预置框架） 参数名称 说明 创建方式 选择“自定义算法”。 启动方式 选择“预置框架”，引擎选择“PyTorch”，PyTorch版本根据训练要求选择。
ata/status 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数
ing-jobs/autosearch/yaml-templates/{algorithm_type}/{algorithm_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 algorithm_type 是 String 搜索算法类型。 algorithm_name 是
0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /ho
然后确认标注。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备>数据标注”，单击“我创建的”页签可查看所有作业列表。 在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击标注作业名称进入“标注作业详情”。 在“标注作业详情页”，选择“待确认”页签，查看并确认难例。
a Dockerfile in your OBS path, please make sure, The dockerfile list”，表示dockerfile文件目录有问题，模型文件目录下不能出现dockerfile文件，需要去掉模型文件目录下存在dockerfile文件。 图2
实际存储空间足够，却依旧报错“No Space left on device”。 同一目录下创建较多文件，为了加快文件检索速度，内核会创建一个索引表，短时间内创建较多文件时，会导致索引表达到上限，进而报错。 触发条件和下面的因素有关： 文件名越长，文件数量的上限越小。 blocksize越小，文件数量的上限越小。（
在“创建Notebook”页面，配置相关信息，单击“立即创建”，确认信息无误后，单击“提交”。 部分配置项说明如下。关于配置项的更多信息，请参见创建Notebook实例。 表1 配置项说明 配置项 说明 镜像 选择“公共镜像”，然后选择“mindspore_2.2.0-cann_7.0.1-py_3.9-euler_2
TP 8 表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示contex
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