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练输出路径，请保证您设置的桶路径有写入权限和读取权限。 在ModelArts中，训练代码需包含以下步骤： （可选）引入依赖 当您使用自定义脚本创建算法的时候，如果您的模型引用了其他依赖，您需要在“算法管理 > 创建算法”的“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 安装python依
"you@example.com" && \ git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称>
/home/ma-user/modelarts/user-job-dirAscendFactory/scripts_modellink 【必填】模型转换数据、转换权重、训练脚本路径，scripts_modellink目录路径 train_auto_resume False 是否开启【故障快恢】功能，【True、F
+ 上传本地缓存到OBS + 删除本地缓存 从OBS读h5 = 下载h5到本地缓存 + 读取本地缓存 + 删除本地缓存 即将以下代码写在运行脚本的最前面，就能使运行过程中的to_hdf和read_hdf支持OBS路径。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
CMD sh /home/mind/run.sh 启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下： #!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设
数据准备完成后，启动训练的脚本，查看训练是否能够正常拉起。一般来说，启动脚本为： cd /cache/code/ python start_train.py 如果训练流程不符合预期，可以在容器实例中查看日志、错误等，并进行代码、环境变量的修正。 预置脚本测试整体流程 一般使用run
主要包含七种场景的用例： 使用订阅自AI Gallery的算法 使用算法管理中的算法 使用自定义算法（代码目录+启动文件+官方镜像） 使用自定义算法（代码目录+脚本命令+自定义镜像） 基于数据集版本发布节点构建作业类型节点 作业类型节点结合可视化能力 输入使用DataSelector对象，支持选择OBS或者数据集
/home/work/user-job-dir/app/train.py {python_file_parameter}”。需要调用通过启动脚本run_train.sh进行变量的初始化，如AK/SK。run_train.sh后跟python是保证python文件能在已经初始化的变量环境下执行，即使用run_train
Gallery中的算法，也可以使用用户自己的算法。 准备算法 创建训练作业 创建一个训练作业，选择可用的数据集版本，并使用前面编写完成的训练脚本。训练完成后，将生成模型并存储至OBS中。 创建训练作业 管理模型 编写推理代码和配置文件 针对您生成的模型，建议您按照ModelArts
参数 参数类型 描述 type String 资源池类型。可选值如下： Dedicate：物理资源池，独立的网络，支持网络打通，定制驱动，定制作业类型。 scope Array of strings 资源池支持的作业类型。至少选择一种，物理资源池支持全部选择。可选值如下： Train：训练作业
shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape和用户的业务及推理场景紧密相关，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把Notebook中的模型下载到本地后，再放入netron官网中，查看其inputShape。 如果netron
CMD sh /home/mind/run.sh 启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下： #!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设
属资源池。 对于同步请求模式的模型，如果预测请求时延超过60s，会造成请求失败，甚至会有服务业务中断的风险，预测请求时延超过60s时，建议制作异步请求模式的镜像。 Lite Server ModelArts Lite Server使用裸金属服务器时，如果升级/修改操作系统内核或者
参数 参数类型 描述 type String 资源池类型。可选值如下： Dedicate：物理资源池，独立的网络，支持网络打通，定制驱动，定制作业类型。 scope Array of strings 资源池支持的作业类型。至少选择一种，物理资源池支持全部选择。可选值如下： Train：训练作业
sh中的数据集和模型路径为步骤七和步骤八的下载完成后的路径 路径修改说明： 执行训练脚本前，需修改pretrain_clip_ascend.sh中的数据集和模型路径为步骤七和步骤八的下载完成后的路径，如图1所示； 执行训练脚本前，修改finetune_onevision_ascend.sh中的数
解压AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包。 unzip AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-*.zip 运行推理构建脚本build.sh文件，自动获取ascend_vllm_adapter文件夹中提供的vLLM相关算子代码。 cd llm_inference
Excel 格式转换为，json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst MOSS 数据集的 Excel 中需要有三个列名称：conversation_id
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