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Id和Secret Access Key）。 “project_id”即项目ID，获取方式如下： 在“我的凭证”页面，单击“API凭证”，在“项目列表”中可查看项目ID和名称（即“项目”）。多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 图1 查看项目ID “region_n
--quiet --yes -n my-env python=3.6.5 创建完成后，执行conda info --envs命令查看现有的虚拟环境列表，可以看到my-env虚拟环境： sh-4.4$conda info --envs # conda environments: # base
ModelArts入门实践 本章节列举了一些常用的实践案例，方便您快速了解并使用ModelArts完成AI开发。 表1 常用最佳实践 分类 实践案例 描述 适用人群 ModelArts Studio 在ModelArts Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 本案例介绍在ModelArts
/pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志，监控程序。 tail -f nohup.out 如果显示如下信息， 表示模型训练完成。 图4 模型训练完成 在训练过程中观察单GPU卡的利用率，如下： 图5 GPU利用率 查看生成的模型checkpoint。
获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档 三方大模型，包名：AscendCloud-LLM 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练。
名字，单击OK。 配置完成后，单击Test Connection测试连通性。 选择Yes，显示Successfully connected表示网络可以连通，单击OK。 在最下方再单击OK保存配置。 图2 配置SSH Step2 获取开发环境预置虚拟环境路径 单击“Tools > Start
资源管理：Lite Cluster提供扩缩容、驱动升级等管理手段，您可在ModelArts控制台上对资源进行管理。请参考Lite Cluster资源管理。 表1 相关名词解释 名词 含义 容器 容器技术起源于Linux，是一种内核虚拟化技术，提供轻量级的虚拟化，以便隔离进程和资源。尽管容器技术已经
如果验证自定义镜像功能成功，结果如下图所示。 图3 校验接口 上传自定义镜像至SWR服务。 完成自定义镜像上传后，您可以在“容器镜像服务>我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为AI应用 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数： 元模型来源：选择“从容器镜像中选择”
如果没有软件下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 ascendcloud-aigc-6.3.902-*.tar.gz文件名中的*表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 Step1 准备环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通
两个且无数据缺失，除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。训练数据的csv文件不能包含表头，否则会导致训练失败。当前由于特征筛选算法限制，标签列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 由于ModelArts会自动对数据进
如果验证自定义镜像功能成功，结果如下图所示。 图3 校验接口 上传自定义镜像至SWR服务。 完成自定义镜像上传后，您可以在“容器镜像服务>我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为AI应用 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数： 元模型来源：选择“从容器镜像中选择”
以根据实际需要选择其中的环节。下文介绍使用ModelArts平台，从准备数据到完成模型开发上线的全流程。 图1 Standard使用流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 配置权限 快速配置ModelArts委托授权 ModelArts功能使用还依赖与其他云服务的
获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档 三方大模型，包名：AscendCloud-LLM 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(ModelLink)
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906-xxx.zip文件。获取路径：Support-E。 如果没有软件下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 代码包文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 Step1 准备环境 请参考Cluster资源开通，购买Cluster资源，并确保机器已开通，密码已
训练代码中包含三部分入参，分别为训练基础参数、分布式参数和数据相关参数。其中分布式参数由平台自动入参，无需自行定义。数据相关参数中的custom_data表示是否使用自定义数据进行训练，该参数为“true”时使用基于torch自定义的随机数据进行训练和验证。 cifar10数据集 在Notebo
JobStep的输入在运行时配置；data字段也可使用data=wf.data.OBSPath(obs_path="fake_obs_path")表示 outputs=wf.steps.JobOutput(name="train_url",
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