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和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh #训练自定义镜像-预置命令场景 运行命令就可以设置为： bash /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh python /hom
“train_params.json” 必选文件，训练参数文件，定义了模型训练的必要参数，例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件，数据集要求说
otebook实例配置信息。 挂载OBS并行文件系统：在Notebook实例详情页面，选择“存储配置”页签，单击“添加数据存储”，设置挂载参数。 设置本地挂载目录，在“/data/”目录下输入一个文件夹名称，例如：demo。挂载时，后台自动会在Notebook容器“的/data/
用户/训练系统，将CUDA_VISIBLE_DEVICES传错了，检查CUDA_VISIBLE_DEVICES变量是否正常。 用户选择了1/2/4卡这些规格的作业，然后设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES=‘1’这种类似固定的卡ID号，与实际选择的卡ID不匹配。 处理方法 尽量代码里不要去修改CUD
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
镜像适配的Cann版本是cann_8.0.RC3。 DevServer驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.2.0 Python版本：3.10 确保容器可以访问公网。 仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
resource_requirements 否 Array of ResourceRequirement objects 算法资源约束。可不设置。设置后，在算法使用于训练作业时，控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config 否 AlgorithmAdvancedConfig
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（gl
内容会被清理。例如：用户在开发环境中的其他目录下安装的外部依赖包等，在Notebook停止后会被清理。您可以通过保存镜像的方式保留开发环境设置，具体操作请参考保存Notebook实例。 Notebook实例将停止计费，但如有EVS盘挂载，存储部分仍会继续计费。 删除实例 针对不再
/model_file_parent_dir/”。 environment 否 Environment实例 描述模型正常运行需要的环境，如使用的python版本、tensorflow版本等。 Environment实例的示例请参见示例代码。 source_job_id 否 String 来源训练作业
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