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创建训练作业版本 功能介绍 创建一个训练作业版本。 该接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions 参数说明如表1所示。 表1 参数说明
"server_id": "192.168.0.25" }], "status": "completed", "version": "1.0" } 转换功能的实现，可参考从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）中所述的Ascend训练脚本的启动脚本。 训练任务在容器中的挂载点说明
3.7等。 - CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码，以及日常运行过程中CPU的占用率（占用多少个核心），以及使用CPU计算的业务功能说明和并发机制。 - 是否有Linux内核驱动 是否有业务相关的Linux内核驱动代码。 - 依赖第三方组件列表 当前业务依赖的第三方软件列表（自行编译的第三方软件列表）。
选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型，基于“标注类型”选择需要进行标注的标注作业，单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。
查询训练作业参数详情 功能介绍 查看指定的训练作业参数详情。 URI GET /v1/{project_id}/training-job-configs/{config_name} 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
构建条件节点控制分支执行 功能介绍 主要用于执行流程的条件分支选择，可以简单的进行数值比较来控制执行流程，也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下： 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如：需要根据训练节点输出的精度信息来决
关于充值的详细操作请参见账户充值。 欠费受限 您购买的资源欠费后，会导致部分操作受限，建议您尽快续费。具体受限操作如表3所示： 表3 欠费受限操作 功能 受限操作 Workflow 订阅Workflow、模型训练、部署上线 自动学习 模型训练、部署上线 开发环境-Notebook 创建Notebook、启动Notebook
导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。
为空。 source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/M
Standard专属资源池故障节点。还支持对节点批量添加、编辑、删除资源标签操作，“包年/包月”的节点支持批量续费、批量开通/修改自动续费功能。 图2 节点批量操作 如下图所示，在单个节点的操作列，支持对单个节点进行删除、替换、修复、重置、重启、授权、运行作业列表、开启高可用冗余
代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint，且“预下载至
8585:8585: 映射端口号 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 步骤三：进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。 docker exec -it ${container_name}
description="是否使用jpeg预处理加速算子(仅支持jpeg格式数据)，可加速数据读取，提升性能，默认启用。如果数据格式不是jpeg格式，开启数据清洗功能即可使用")) ] ), inputs=[wf.steps.JobInput(name="data_url"
插件版本与CCE集群版本适配关系 表3 插件版本与CCE集群版本适配关系 类别 插件名称 插件版本 适配CCE集群版本 适用范围、约束 插件功能描述 ccePlugin gpu-beta 2.0.48（推荐） v1.(23|25).* GPU 支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件。
hermes2_yi_34b_dynamic_res_2nd_finetune_lora.sh 训练成功如下图所示。 图1 训练成功 验证功能时，可以只训练10个steps，可在启动脚本中加入--max_step 10。训练启动脚本修改命令如下。 vim shell/internvl2
Socket Timeout”时请参考问题4：Error waiting on exit barrier错误 4、需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制Profiling 5、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named
PU设备，单卡即可。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 进入容器。默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it sdxl-train
便两个地址可以相同。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 三、进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。 docker exec -it ${container_name}
Markdown形式自由编辑。 编辑完成之后单击“保存”。 预览 预览可以查看数据集文件夹下所有文件，单击某个文件，可以查看文件内容。预览功能支持查看的文件类型请以界面显示为准。 编辑版本 选择“版本”页签，单击右上方的“编辑”进入编辑模式。 单击“版本说明”列的，添加版本说明，单击完成添加。
导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。
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