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write(ttf.content) 35 # FONT_PATH = "SimSun.ttf" FONT_PATH = os.path.join(os.getenv('DATA'), "SimSun.ttf" 父主题： 训练脚本说明
write(ttf.content) 35 # FONT_PATH = "SimSun.ttf" FONT_PATH = os.path.join(os.getenv('DATA'), "SimSun.ttf") 父主题： 训练脚本说明
考如下处理方法： 在业务执行前加如下命令，检查是否能找到so文件。如果已经找到so文件，执行2；如果没有找到，执行3。 import os; os.system(find /usr -name *libcudart.so*); 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH，设置完成后，重新下发作业即可。
能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NP
nci5。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 说明： 容器不能
nci5。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 说明： 容器不能
'/cache/hdf_tmp' file_name = os.path.basename(path_or_buf) mox.file.make_dirs(tmp_dir) local_file = os.path.join(tmp_dir, file_name)
的资源，“/cache”与代码目录共用10G，会造成内存不足，请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。 import os os.system('export TMPDIR=/cache') 父主题： 硬盘限制故障
Mox日志反复输出的问题，需要您在“启动文件”中添加如下代码，当“MOX_SILENT_MODE = “1””时，可在日志中屏蔽mox的版本信息： import os os.environ["MOX_SILENT_MODE"] = "1" 父主题： MoXing
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断
开关关闭（默认关闭）：表示不永久保存日志，则任务日志会在30天后会被清理。可以在任务详情页下载全部日志至本地。 开关打开：表示永久保存日志，此时必须配置“日志路径”，系统会将任务日志永久保存至指定的OBS路径。 事件通知 选择是否打开“事件通知”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不启用消息通知服务。 开关打
nci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
nci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
EX:-0}.${MA_VJ_NAME}"”。 在创建训练作业页面配置环境变量“ROUTE_PLAN”，取值为“true”，具体操作请参见管理训练容器环境变量。 代码示例 训练作业的启动脚本示例如下。 启动脚本中设置plog生成后存放在“/home/ma-user/modelar
步骤一：ModelArts专属资源池打通VPC 创建好VPC和子网，具体步骤请参考创建虚拟私有云和子网。 创建Modelarts专属资源池网络。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，默认进入“Standard资源池”页面。 切换到“网络”页签，单击“创建”，弹出“创建网络”页面。
model目录下放置label.json文件，此处读取 dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(self.model_path)) with open(os.path.join(dir_path, 'label.json')) as f:
set_default_dtype(torch.bfloat16) os.makedirs(bf16_path, exist_ok=True) model_index_file = os.path.join(fp8_path, "model.safetensors
用户只创建了一个未标注完成的数据集，需要在工作流运行时对数据进行人工标注。 可以放在数据集导入节点之后，对导入的新数据进行人工标注。 数据准备：提前在ModelArts管理控制台创建一个数据集。 from modelarts import workflow as wf # 通过LabelingStep给输入的
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