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|──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
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描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总集群数量。 count Integer 当前查询结果的集群数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 clusters Array of Cluster objects 查询到的集群列表。
模型运行时环境，系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关，当model_type设置为Image时，不需要设置runtime，当model_type设置为其他常用框架时，请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。
分页列表的起始页，默认为0。 process_parameter 否 String 图像缩略设置，同OBS缩略图设置，详见OBS缩略图设置。如：image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 sample_state 否 String 样本状态。可选样本状态如下：
resource_requirements Array of resource_requirements 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 advanced_config object
false：不支持预览 process_parameter 否 String 图像缩略设置，同OBS缩略图设置，详见OBS缩略图设置。如：image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 sample_state 否 String 样本状态。可选样本状态如下：
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***'
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。 Step9 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。 步骤九 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089；端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致，否则会报错。 步骤九 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用
资源池驱动进行升级。 专属资源池提供了故障节点修复的功能，可参考修复Standard专属资源池故障节点修复故障节点。 专属资源池提供了动态设置作业类型的功能，可参考修改Standard专属资源池支持的作业类型更新作业类型。 专属资源池提供了工作空间功能，管理员可以根据工作空间，隔
torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, ) 3）为减少量化时间，建议将以下参数设置为512； NUM_CALIBRATION_SAMPLES = 512 执行权重量化： python deepseek_moe_w8a8_int8
# modelLink兼容旧版本启动方式目录 |──Dockerfile 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，根据实际要求设置。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws） |──llm_train
问题4：Error waiting on exit barrier错误 错误截图： 报错原因：多线程退出各个节点间超时时间默认为300s，时间设置过短。 解决措施： 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim
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/modelarts/log/modelarts-job-{id}/worker-{ind
在Notebook列表中，对于要保存的Notebook实例，单击右侧“操作”列中的“更多 > 保存镜像”，进入“保存镜像”对话框。 图1 保存镜像 在保存镜像对话框中，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。 在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织，可以单击右侧的“立即创建”，创建
在Notebook列表中，对于要保存的Notebook实例，单击右侧“操作”列中的“更多 > 保存镜像”，进入“保存镜像”对话框。 图1 保存镜像 在保存镜像对话框中，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。 在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织，可以单击右侧的“立即创建”，创建
问题4：Error waiting on exit barrier错误 错误截图： 报错原因：多线程退出各个节点间超时时间默认为300s，时间设置过短。 解决措施： 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim
问题4：Error waiting on exit barrier错误 错误截图： 报错原因：多线程退出各个节点间超时时间默认为300s，时间设置过短。 解决措施： 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim
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