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在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件？ 在VS Code的配置文件settings.json中添加remote.SSH.defaultExtensions参数，如自动安装Python和Maven插件，可配置如下。 "remote.SSH
在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code背景色为豆沙绿？ 在VS Code的配置文件settings.json中添加如下参数 "workbench.colorTheme": "Atom One Light", "workbench.colorCustomizations":
您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型“数据选择”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据去重算子（SimDeduplication算子）和数据去冗余算子（RRD算子）。 图1 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。
/checkpoints/gpt2 图6 模型checkpoint 步骤3 单机多卡训练 和单机单卡训练相比， 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可， 其余步骤与单机单卡相同。 当前选择GPU裸金属服务器是8卡， 因此需要在预训练脚本中调整如下参数： GPUS_PER_NODE=8
结构是什么样的？ 问题现象 创建模型时，元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹，都会复制到镜像中去。复制进去的路径是什么，怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容？ 原因分析 通过OBS导入模型时，ModelArts会将指定的OBS目录下的所有文件和文件夹复制到镜像
镜像过大，卸载原来的包重新打包镜像，最终镜像会变小吗？ 在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts.6787怎么处理？ 用户如何设置默认的kernel？
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: 8*ascend-snt9b表示Ascend 8卡。 购买并开通资源 如果使用Cluster资源，请先阅读k8s
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
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: 8*ascend-snt9b表示Ascend 8卡。 购买并开通资源 如果使用Cluster资源，请先阅读k8s
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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: 8*ascend-snt9b表示Ascend 8卡。 购买并开通资源 如果使用Cluster资源，请先阅读k8s
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 父主题： Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 本文介绍了使用训练作业的自定义镜像+自定义启动命令来启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练。 前提条件 需要有Ascend加速卡资源池。 创建训练作业 本案例创建训练作业时，需要配置如下参数。 表1 创建训练作业的配置说明 参数名称 说明 “创建方式”
认值） data_source 否 ProcessorDataSource object 数据来源，与inputs二选一。数据源路径不支持设置为KMS加密桶中的OBS路径。 description 否 String 数据处理任务描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。
rch_npu下，当PyTorch版本低于2.1.0时，一个进程只能操作一张昇腾卡，不支持一个进程操作多卡的能力；在PyTorch2.1.0及以上版本中torch_npu才支持一个进程中使用多张昇腾卡。 基于PyTorch上的第三方开发库非常多，例如transformers、ac
56.parquet，数据大小：24M左右。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更
56.parquet，数据大小：24M左右。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更
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，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm
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，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm
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