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sh文件会安装必要的依赖包以及下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码。若Notebook环境挂载了SFS Turbo，则源码文件会下载至SFS Turbo中。最后选择Notebook中“保存镜像”，则可以得到新的镜像环境。 若用户希望修改源码，则需要在Notebook环境中直接访问并编辑源码文件。
iam:agencies:listAgencies 使用配置的委托授权项。 按需配置。 SFS Turbo sfsturbo:shares:getShare sfsturbo:shares:getAllShares 在训练作业中使用SFS Turbo。 按需配置。 SWR swr:repository:listTags
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
predictions), } return results def parse_args(): """ 从AIGallery环境变量中获取用户配置的超参json """ return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS))
长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS Turbo缓存中，并可被下游业务环节继续读取并处理，结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储中
capital of France is", "The future of AI is", ] sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95) model_path =
"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n"
"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n"
print(error) print(table) return func(*args, **kwargs) return wrapper 执行pynvml命令。 nvidia-ml-py3可以直接查询nvml c-lib库
imread('图片路径') plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title('my picture') plt.show() 父主题： 代码运行故障
U工作情况： 通过输入“nvidia-smi”命令，查看GPU工作是否异常。 通过输入“nvidia-smi -q -d TEMPERATURE”命令， 查看TEMP参数是否存在异常， 如果温度过高，会导致训练性能下降。 父主题： 训练作业性能问题
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
proposed upload exceeds the maximum allowed object size.: If the signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust
执行如下命令，查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像，上述命令回显如下。 "Architecture": "arm64" 规格中带有ARM字样的显示，为ARM CPU架构。 规格中未带有ARM字样的显示，为X86
"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n"
category String 规格处理器类型。 CPU GPU ASCEND description String 规格描述信息。 feature String 规格类别，可选值如下： DEFAULT：CodeLab规格。 NOTEBOOK：Notebook规格。 free Boolean
控制采样随机性的浮点数，值较低时模型更具确定性，值较高时模型更具创造性。"0"表示贪婪取样。默认为1.0。 "temperature": 1.0 } resp = requests.post(url, headers=headers, data=json
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
username = data['name'] rsp_msg = 'Hello, {}!'.format(username) return json.dumps({"response":rsp_msg}, indent=4) @app.route('/goodbye', methods=['GET'])
训练作业可使用的存储卷。具体请参见表5。 nas_mount_path String SFS Turbo (NAS) 训练本地挂载路径。如：“/home/work/nas”。 nas_share_addr String SFS Turbo (NAS) 共享路径。如：“192.168.8.150:/”。 nas_type
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