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ModelArts代表用户访问任何云服务之前，均需要先获得用户的授权，而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelArts再代表自己访问特定的云服务，以完成其在ModelArts平台上执行的AI计算任务。 综上，对于图1 权限管理抽象可以做如下解读： 用户访问任何云服务
每个模型情况不同，系统将自动根据您的模型指标情况，给出一些调优建议，请仔细阅读界面中的建议和指导，对您的模型进行进一步的调优）。 针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。
执行训练任务（推荐） 新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置，使用yaml配置文件方便用户根据自己实际需求进行修改。推荐用户使用该方式进行训练。 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训
qwen1.5-0.5b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B qwen1.5-1.8b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat qwen1.5-4b https://huggingface
lm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" && \ git config
清除OBS中的数据。 在控制台左侧导航栏的服务列表，选择“对象存储服务OBS”，进入OBS服务详情页面。 在左侧导航栏选择“桶列表”，在列表详情，找到自己创建的OBS桶，单击桶名称，进入OBS桶详情。 在桶的详情页，左侧导航栏选择“对象”，在右侧“名称”列选中不需要的存储对象，单击操作列的“更多>删除”，即可删除相应的存储对象。
rain/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendFactoryry中的Dockerfile文件，修改git命令，填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" && \ git config
llama2-70b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 Llama3 llama3-8b https://huggingface
pem文件生成）。 单击“Open”。如果首次登录，PuTTY会显示安全警告对话框，询问是否接受服务器的安全证书。单击“Accept”将证书保存到本地注册表中。 图6 询问是否接受服务器的安全证书 成功连接到云上Notebook实例。 图7 连接到云上Notebook实例 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
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程开发，并选择自己的密钥对。 在Notebook列表，单击“操作”列的“打开”，打开Notebook实例。 克隆ModelArts Ascend代码库。 新建Terminal，执行下述命令将对应的repo克隆到Notebook实例。 git clone https://gitee
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 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明
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的“ > 工作空间迁移”。 在弹出的“迁移专属资源池”中，选择要迁移的“目标工作空间”，单击“确定”。 图1 工作空间迁移 子用户仅限于对自己创建的工作空间下的资源池进行迁移操作。 网络工作空间迁移 登录ModelArts管理控制台，选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，切换到“网络”页签。
用Jupyterlab命令罗列出相关的静态文件路径，删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务； 用户自己业务占用了开发环境官方的8888、8889端口的，需要用户修改自己的进程端口号； 用户的镜像指定了PYTHONPATH、sys.path导致服务启动调用冲突的，需在实例启动后，再指定PYTHONPATH、sys
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