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Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。 如果ModelArts网络关联SFS Turbo失败，则需要授权ModelArts云服务使用SFS Turbo，具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。 图5 ModelArts网络关联SFS Turbo
Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。 如果ModelArts网络关联SFS Turbo失败，则需要授权ModelArts云服务使用SFS Turbo，具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。 图5 ModelArts网络关联SFS Turbo
Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。 具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。 图3 ModelArts网络关联SFS Turbo 父主题： 准备工作
Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。 具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。 图3 ModelArts网络关联SFS Turbo 父主题： 准备工作
#执行安装命令 sh scripts/install.sh 在执行scripts/install.sh安装命令时，需要确认机器是否已连通网络。若无法连通网络，可使用离线安装的方式，具体参考离线训练安装包准备说明。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install
指定资源池节点的容器引擎空间大小。 表10 network 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 网络名称，即网络详情中的metadata.name字段的值。用户接口通过指定网络名称创建网络，系统会自动创建子网，用户无法创建子网。默认将创建在第一个子网下。 表11 PoolDriver
(ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size×seq_length/(总卡数×elapsed time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。
(ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数
(ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size×seq_length/(总卡数×elapsed time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。
(ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size×seq_length/(总卡数×elapsed time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。
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(ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数
(ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size×seq_length/(总卡数×elapsed time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。
Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域，则上传镜像走公网链路，机器需要绑定弹性公网IP。
(ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数
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