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也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl describe
也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl describe
Torch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTor
Torch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTor
上传OBS的文件规范： 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如：“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录
下载华为侧插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip文件，获取路径参见表1。本案例使用的是解压到子目录/aigc_inference/torch_npu/目录下的所有文件，将该目录上传到宿主机上的工作目录下，例如：${container_work_di
d。 -v ${work_dir}:${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文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。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。
把ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune代码文件夹文件、模型依赖包、数据集、Dockerfile文件都上传至ECS，上传步骤可参考本地Windows主机使用WinSCP上传文件到Linux云服务器。 文件上传后目录如下： <ECS_folder> ├── attention_processor
使用puttygen将密钥对.pem文件转成.ppk文件 下载puttygen，并双击运行puttygen。 单击“Load”，上传.pem密钥（即在创建Notebook实例时创建并保存的密钥对文件）。 单击“Save private key”，保存生成的.ppk文件。.ppk文件的名字可以自定义，例如key
模型文件目录下不能出现dockerfile文件，需要去掉模型文件目录下存在dockerfile文件。 图2 构建日志：dockerfile文件目录有问题 pip软件包版本不匹配，需要修改为日志中打印的存在的版本。 图3 pip版本不匹配 构建日志中出现报错：“exec /usr/bin/sh:
创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts”和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使
“添加文件”，进入上传文件页面。 运行文件的开发要求请参见准备AI应用运行文件app.py。 上传单个超过5GB的文件时，请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。 文件上传完成前，请不要刷新或
容器镜像选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录 必填，选择训练代码文件所在的OBS目录。 需要提前将代码上传至OBS桶中，目录内文件总大小要小于或等于5GB，文件数要小于或等于1000个，文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练作业启动的时候被系统自动下载到训练容器的“${MA_
色（ClusterRole），为该角色赋予相应的访问权限。同时创建Prometheus所使用的账号（ServiceAccount），将账号与角色进行绑定（ClusterRoleBinding）。 apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind:
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 可添加。该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGI
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINA
Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINA
ssion鉴权。 将自定义的推理文件和模型配置文件保存在训练生成的模型文件目录下。如训练生成的模型保存在“/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/model/”中，则推理文件“customize_service
可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载 Python依赖包下载：进入 scripts/install.sh 文件中，找到需要安装的pip文件，如下列所示。直接下载pip文件，注意：下载要求的版本。 pip install numpy==1.22.0 \ t
History页签后，下载该插件的离线安装包，如图所示。 图1 Python插件离线安装包 在本地VS Code环境中，将下载好的.vsix文件拖动到远端Notebook中。 右键单击该文件，选择Install Extension VSIX。 方法二：设置远端默认安装的插件 按照VS Code中设置远端默
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