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镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Lite Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.1.0 确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.909版本相对于6.3.908版本新增如下内容： 文档中新增对Llama3.1的适配。 ModelLink框
Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.909-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
方式通知到华为云账号的创建者。 到期后影响 当您的包年/包月资源池到期未续费，首先会进入宽限期，资源状态变为“已过期”。宽限期内您可以正常访问ModelArts，但以下操作将受到限制： 变更资源池规格 退订资源池 变更资源池计费模式 如果您在宽限期内仍未续费包年/包月资源池，那么
准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。
”后将无法再次查看密钥。 最多支持创建5个密钥，密钥只会在新建后显示一次，请妥善保存。 当密钥丢失将无法找回，请新建API Key获取新的访问密钥。 步骤2：调用MaaS模型服务进行预测 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 选择要调用的服务，单击操作列的“更多
gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": {
--file test/jumpstart-trainingjob-gallery-pytorch-sample.ipynb \ > --queue dli_ma_notebook \ >
数据处理的创建时间。 data_source ProcessorDataSource object 数据处理任务的输入，与inputs二选一。 description String 数据处理任务描述。 duration_seconds Integer 数据处理的运行时间，单位秒。 error_msg
镜像适配的Cann版本是cann_8.0.RC3。 DevServer驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.2.0 Python版本：3.10 确保容器可以访问公网。 仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址
11:30:30" }, { "type":"modelarts/text_triplet", "name":"Author", "id":"R1",
必填项，自定义一个在线推理服务的名称。 支持1~30个字符。 安全认证 支持“公开”和“AppCode认证”。 公开：无需认证，API地址可被公开访问。 AppCode认证：需使用有效的AppCode进行认证。AppCode使用API网关颁发的AppCode进行身份认证，调用者将AppC
对已经关联的资产，单击“取消关联”即可取消资产的关联。 编辑论文 选择“论文”页签，单击右上方的“编辑”，在编辑框内填写论文名称和其对应的访问链接，订阅者可以直接单击该链接查看论文详细内容。 编辑完成后单击“保存”完成修改。 编辑代码 选择“代码”页签，单击右上方的“编辑”，可以选择“代码是否开放”。
gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": {
数据导出 准备工作 在使用ModelArts数据管理的功能前，需要先完成以下准备工作。 用户在使用数据管理的过程中，ModelArts需要访问用户的OBS等依赖服务，需要用户进行在“权限管理”页面中进行委托授权。具体操作参考使用委托授权（推荐）。 创建数据集 本示例使用OBS中的
数据集导入相关的配置信息。 是 ImportDataInfo title title信息，主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集导入节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy depend_steps
label_map_dict=label_dict, save_path=FLAGS.train_url) 复制数据集到本地 复制数据集到本地主要是为了防止长时间访问OBS容易导致OBS连接中断使得作业卡住，所以一般先将数据复制到本地再进行操作。 数据集复制有两种方式，推荐使用OBS路径复制。 OBS路径（推荐）
的算力规格，开发者可以一键进入开发环境，直接免费体验Notebook功能。另外，针对AI Gallery社区发布的Notebook样例（.ipynb格式文件），可直接在CodeLab中打开，查看他人分享的样例代码。 CodeLab简介 AI Gallery上的Notebook样例
密。 由于训练作业运行需消耗资源，为了避免训练失败请确保账户未欠费。 确保使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 检查是否配置了访问授权。如果未配置，请参见使用委托授权完成操作。 已经准备好训练算法，具体操作请参见创建算法。 操作流程介绍 创建训练作业的操作步骤如下所示。
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