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本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite Server资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
dev_services Array of strings 镜像支持的服务。枚举值如下： NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜
卡死检测无需额外配置，作业运行中会自动执行检测。检测到作业卡死后会在训练作业详情页提示作业疑似卡死。如需检测到卡死后发送通知（短信、邮件等）请在作业创建页面配置事件通知。 常见案例：复制数据卡死 问题现象 调用mox.file.copy_parallel复制数据时卡死。 解决方案 复制文件和文件夹均可采用：
其提供了丰富的调优分析手段，可视化呈现真实软硬件运行数据，多维度分析性能瓶颈点，支持百卡、千卡及以上规模的可视化集群性能分析，助力开发者天级完成性能调优。 MindStudio-Insight提供时间线视图、内存、算子耗时、通信瓶颈分析等功能，借助于数据库支持超大性能数据处理，可
本文档适配昇腾云ModelArts 6.5.901版本，请参考获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite Server资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表2
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
nels/my-py3-tensorflow-env/logo-* 进入虚拟环境的IPython Kernel。 刷新JupyterLab页面，可以看到自定义的虚拟环境Kernel。如下所示： 单击my-py3-tensorflow-env图标，验证是否为当前环境，如下所示： 清理环境。
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Lite Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.3.1 确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.5.901版本相对于6.3.912版本新增如下内容： 新增ModelLink训练评测，介绍针对ModelLink
Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 状态码：400 表20 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
pe为real-time时需要配置，多个权重相加必须等于100；当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时，持续地访问此服务的预测接口，ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 specification 是 String 资源规格，当前版本可选modelarts
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4
28。版本使用的容器引擎为Containerd。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 确保集群可以访问公网。 文档更新内容 6.5.901版本相对于6.3.912版本新增如下内容： 新增ModelLink训练评测，介绍针对ModelLink
ission denied。请依次排查： 请确保读取的OBS桶和Notebook处于同一站点区域，例如：都在华北-北京四站点。不支持跨站点访问OBS桶。 请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。 具体请参见ModelArts中提示OBS路径错误。 父主题： 上传文件至JupyterLab
ModelArts自动学习，为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习，为资深级用户提供模板化开发能力
/llm_inference/ascend_vllm/ 执行以下命令制作推理镜像。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 -t <镜像名称>:<版本名称> --build-arg BAS
准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。
Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 状态码：400 表19 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg
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