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${dockerfile_image_name}：在step5中，使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:<版本名称>
个人防护装备：确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备，如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5.创建一个安全文化：鼓励个人对安全的责任感和意识，并创建一个安全文化，使人们始终关注自己和他人的安全。\n\n6.持续监测和改进：持续监测和改进安全准则和程序，以确保它们保持最新，并适应变化的情
对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等，再将OBS中的数据文件导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。
“策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略内容”：允许，云服务中搜索ModelArts服务并选中，操作列中搜索关键词“modelarts:trainJob:setHighPriority”并选中，所有资源选择默认值。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“用户组”，在用户组页面查找待授权
用户授予开发环境的使用权限并且配置ModelArts用户OBS相关的最小化权限项为例，指导您进行自定义策略配置。 如果一个自定义策略中包含多个服务的授权语句，这些服务必须是同一属性，即都是全局级服务或者项目级服务。 由于OBS为全局服务，ModelArts为项目级服务，所以需要创
了一个免费在线服务，需要先将其删除才能部署新的免费在线服务）。 图7 部署模型 完成服务部署后，返回在线服务页面列表页，等待服务部署完成，当服务状态显示为“运行中”，表示服务已部署成功。 步骤六：预测结果 在“在线服务”页面，单击在线服务名称，进入服务详情页面。 单击“预测”页签
储、集群管理等能力，满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自动驾驶、AIGC、内容审核等领域广泛得到应用。 ModelArts Lite又分以下2种形态： ModelArts Lite Server提供不同型号的xPU裸金属服务器，您可以通过弹性公网IP进行访问
${dockerfile_image_name}：在step5中，使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:<版本名称>
${dockerfile_image_name}：在step5中，使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:<版本名称>
sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明
不能包含字符“\ / : * ? " < > | ' &”。 选择运行环境：CPU、GPU或ASCEND。 勾选“我已阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》”。 图2 发布AI Gallery Notebook 界面提示成功创建分享后，返回至AI
sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明
训练作业：用户在运行训练作业时，可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和AI应用调用次数统计，具体参见查看服务详情章节。 父主题： ModelArts
使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train.sh 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh
Infer：推理任务 Notebook：Notebook作业 state String 业务状态。可选值如下： Enabling：启动中 Enabled：已启动 Disabling：关闭中 Disabled：已关闭 表18 driver 参数 参数类型 描述 gpu PoolDriverStatus
|── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference
为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预
安装远端插件时不稳定，需尝试多次 Notebook实例重新启动后，需要删除本地known_hosts才能连接 使用VS Code调试代码时不能进入源码 使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 实例重新启动后，Notebook内安装的插件丢失 VS Code中查看远端日志
# 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。
使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train.sh 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh
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