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Pytorch Mox日志反复输出 问题现象 ModelArts训练作业算法来源选用常用框架的Pytorch引擎，在训练作业运行时Pytorch Mox日志会每个epoch都打印Mox版本，具体日志如下： INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9
Algorithm Source 训练算法来源，分为“常用框架”和“自定义镜像”两种，二者选一项即可。 常用框架指使用ModelArts训练管理中支持的常用AI引擎，当前支持的引擎列表请参见ModelArts支持的预置镜像列表。 如果您使用的AI引擎为支持列表之外的，建议使用自定义镜像的方式创建训练作业。
表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。
Boolean 文件中首行是否是列名，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 表5 SchemaMap 参数 参数类型 描述 dest_name String 目的方的列名。 src_name String 来源方的列名。 表6 SourceInfo
选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据，表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池，或者联系系统管理员创建公共资源池。
0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
id String 标签属性ID。可通过调用标签列表查询。 name String 标签属性名称。不能超过64个字符，不能包含字符!<>=&"'。 type String 标签属性类型。可选值如下： text：文本 select：单选下拉列表 values Array of LabelAttributeValue
要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。 {
0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
由于弹性集群资源池可选择弹性裸金属或弹性云服务器作为节点资源，不同机型的节点对应的操作系统、适用的CCE集群版本等不相同，为了便于您制作镜像、升级软件等操作，本文对不同机型对应的软件配套版本做了详细介绍。 裸金属服务器的对应的软件配套版本 表1 裸金属服务器 类型 卡类型 RDMA网络协议
ModelArts Standard支持用户构建自定义镜像用于模型训练。 自定义镜像的制作要求用户对容器相关知识有比较深刻的了解，除非订阅算法和预置框架无法满足需求，否则不推荐使用。自定义镜像需上传至容器镜像服务（SWR），才能用于ModelArts Standard上训练。 自定义镜像的启动命令规范
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
id String 标签属性ID。可通过调用标签列表查询。 name String 标签属性名称。不能超过64个字符，不能包含字符!<>=&"'。 type String 标签属性类型。可选值如下： text：文本 select：单选下拉列表 values Array of LabelAttributeValue
MA_JOB_DIR 训练算法文件夹所在的父目录。 “MA_JOB_DIR=/home/ma-user/modelarts/user-job-dir” MA_MOUNT_PATH ModelArts挂载至训练容器内的路径，用于临时存放训练算法、算法输入、算法输出、日志等文件。 “M
要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。 {
要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。 {
0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必
Codelab使用Standard Notebook实例进行AI开发。 如果您有自己的算法，想改造适配后迁移到ModelArts Standard平台上进行训练和推理，您可以参考使用自定义算法构建模型（手写数字识别）。 更多入门实践，请参考《ModelArts入门实践》章节。如果
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