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RestartJob plugins: configmap1980: - --rank-table-version=v2 # 保持不动，生成v2版本ranktablefile env: [] svc: - --publish-not-ready-addresses=true
RestartJob plugins: configmap1980: - --rank-table-version=v2 # 保持不动，生成v2版本ranktablefile env: [] svc: - --publish-not-ready-addresses=true
RestartJob plugins: configmap1980: - --rank-table-version=v2 # 保持不动，生成v2版本ranktablefile env: [] svc: - --publish-not-ready-addresses=true
连接成功后，Cloud Shell界面提示如下。 图1 Cloud Shell界面 当作业处于非运行状态或权限不足时会导致无法使用Cloud Shell，请根据提示定位原因即可。 图2 报错提示 部分用户登录Cloud Shell界面时，可能会出现路径显示异常情况，此时在Cloud Shell中单击回车键即可恢复正常。
像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy O
0.0.1。 docker build -t koyha_ss-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数，Lora微调启动单卡，finetune微调启动八卡。 docker run -itd --name sdxl-train
像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
CLI配置工具。 gallery-cli login 显示如下信息表示登录成功。“/test”是自定义的服务器的缓存目录，token是系统自动生成的文件夹。 /test/token 登出Gallery CLI配置工具 上传或下载AI Gallery仓库的资产完成后，登出Gallery
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
址获取。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws
create --name pytorch --clone base pip install conda-pack #将pytorch env打包生成pytorch.tar.gz conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz 将打包好的压缩包传到本地： #
Start model import. - 异常 构建镜像失败。 Failed to build the image. 构建镜像失败原因较多，需根据具体的报错定位和处理问题。FAQ 异常 自定义镜像不支持指定依赖。 Customize model does not support dependencies
化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy O
“MA_NUM_HOSTS=4” VC_TASK_INDEX 当前容器索引，容器从0开始编号。单机训练的时候，该字段无意义。在多机作业中，用户可以根据这个值来确定当前容器运行的算法逻辑。 “VC_TASK_INDEX=0” VC_WORKER_NUM 训练作业使用的实例数量。 “VC_WORKER_NUM=4”
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。 代码目录 选择OBS桶中训练code文件夹所在路径，例如“obs://test-modelarts/code/”。 启动文件
化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy O
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
[00:00<?, ?B/s] /test/ur5468675--test_cli_model1/config.json 下载多个文件 根据文件名下载文件 在服务器执行如下命令，将待下载的文件名枚举出来即可从AI Gallery仓库依次下载多个文件到云服务器的缓存目录下。 gallery-cli
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