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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
ggingface token进行登录： huggingface-cli login 登录成功后，直接启动步骤三中的Diffusers推理脚本即可实现自动下载。 对于ComfyUI框架，只需要下载safetensors文件即可，即 https://huggingface.co/s
log_path String 自定义镜像日志存储路径。 custom_script_path String Notebook启动时的自定义初始化脚本路径。 extend_storage Array<Storage> 扩展存储列表，如表4所示。扩展存储当前仅支持type为“obsfs”的类型，且仅对部分专属资源池开放。
log_path String 自定义镜像日志存储路径。 custom_script_path String Notebook启动时的自定义初始化脚本路径。 extend_storage Array<Storage> 扩展存储列表，如表4所示。扩展存储当前仅支持type为“obsfs”的类型，且仅对部分专属资源池开放。
py 文件中rope()方法，把scale计算中的dtype改成torch.float32。 图14 修改diffusers源码 运行推理脚本。 sed -i 's/self.verify = True/self.verify = False/g' /home/ma-user/a
可选的常用AI框架请参见推理支持的AI引擎。 当model_type设置为Image，表示以自定义镜像方式创建模型，此时swr_location为必填参数。Image镜像制作规范可参见创建模型的自定义镜像规范。 runtime 否 String 模型运行时环境，系统默认使用python2.7。runtime可选
Step9 启动训练服务 在/home/ma-user/Open-Sora-Plan1.0/目录下进行操作 训练至少需要单机8卡。 命令启动训练脚本。 例如：训练65帧的视频，拼接4张图片，则执行如下命令： bash train_videoae_65x512x512.sh 正常训练过程
join("directory_path/metrics.json", create_dir=False))) # 指定metric的输出路径，相关指标信息由作业脚本代码根据指定的数据格式自行输出（示例中需要将metric信息输出到训练输出目录下的metrics.json文件中） ], spec=wf
"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，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build
transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 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，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build
transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 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，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build
transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 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，请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build
log_path String 自定义镜像日志存储路径。 custom_script_path String Notebook启动时的自定义初始化脚本路径。 extend_storage Array<Storage> 扩展存储列表，如表20所示。扩展存储当前仅支持type为“obsfs”的类型，且仅对部分专属资源池开放。
Training OBS Path OBS路径（该路径必须是存在的），用于保存代码和训练模型及日志的输出 Running Parameters 训练脚本接收的参数。 Specifications 计算规格，这里选择Ascend类型的，以界面实际可选值为准。 Compute Node 节点数（单机训练默认为1）
AscendCloud-3rdLLM-*.zip cd llm_inference pip install -r requirements.txt 运行推理构建脚本build.sh文件，会自动获取ascend_vllm_adapter文件夹中提供的vLLM相关算子代码。 cd llm_inference
来运行的启动文件，平台自动以mpirun命令启动之。使用ModelArts Standard训练相应预置引擎，用户仅需关注启动文件（即训练脚本）的编写；mpirun命令和训练作业集群的构建都由平台自动完成。平台不会为启动文件额外拼接参数。 “pytorch_synthetic_benchmark
如下图所示，每个盘后已有MOUNTPOINT，则代表已经执行过挂载操作，可跳过此章节，只用直接在/home目录下创建自己的个人开发目录即可。 图2 磁盘已挂载 执行自动化挂载脚本，将“/dev/nvme0n1”挂载在“/home”下供每个开发者创建自己的家目录，另两个合并挂载到“/docker”下供容器使用（如果不
ModelArts.4398 Invalid system language. 无效的系统语言 请检查系统语言是否支持 400 ModelArts.4399 Type match error 创建智能标注任务时，数据集类型和算法模型不匹配 请检查算法模型是否正确。 400 ModelArts
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