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保存镜像”，进入“保存镜像”页面，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息后单击“确认”保存镜像。此时Notebook会冻结，需要等待几分钟。详细操作请参考保存Notebook镜像环境。 图7 保存镜像 查看所保存的镜像 保存后的镜像可以在ModelArts控制台“镜像管理”页面查看到该镜像详情
保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 镜像版本
算法版本数量，默认为0。 size Integer 算法大小。 create_time Long 算法创建时间戳。 update_time Long 算法更新时间戳。 表6 job_config 参数 参数类型 描述 code_dir String 算法的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。
务， 完成资源的申请。 步骤1 安装模型 安装Megatron-DeepSpeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器。具体登录方式请参见SSH密钥方式登录裸金属服务器。 拉取pytorch镜像，可以选择常用的镜像源进行下载。 docker pull nvcr
保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 镜像版本
监控资源 用户可以通过资源占用情况窗口查看计算节点的资源使用情况，最多可显示最近三天的数据。在资源占用情况窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。 操作二：单击图例“cpuUsage”、“g
训练作业创建成功响应说明 参数 类型 描述 TrainingJob Object 训练对象，该对象包含job_id等属性，对训练作业的查询、更新、删除等操作时，可通过job_instance.job_id获取训练作业ID。 表7 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg
til工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证，确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题： 准备工作
txt”规范如下。 一行一个标签： flower book ... 上传OBS操作步骤： 执行如下操作，将数据上传到OBS中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，
保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 镜像版本
|---log |---code 在PyCharm ToolKit工具中查看训练日志 在PyCharm ToolKit工具中，单击页面右下角的ModelArts Training Log，展示训练日志。 图7 查看训练日志 父主题： 创建调试训练作业
E_DEVICES指定的可用卡数一致。 --address：头节点IP+端口号，头节点创建成功后，会有打印。 环境变量每个节点都要设置。 更新环境变量需要重启Ray集群。 选择其中一个节点，添加指定分布式后端参数【--distributed-executor-backend=ra
ModelArts Standard资源监控 ModelArts Standard资源监控概述 在ModelArts控制台查看监控指标 在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 使用Grafana查看AOM中的监控指标
获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
假设用户于2023年4月1日创建了一个Workflow实例，并在10:00:00运行实例进行模型训练，在11:00:00进行服务部署，并在11:30:00停止运行。同时，使用专属资源池运行实例。按照存储费用结算，那么运行这个Workflow实例的费用如下： 存储费用：Workflow实例的数据通过对象存储服务（
指定算法所属的ai项目，默认值为"default-ai-project"。ai项目已下线，无需关注。 user_name String 用户名称。 domain_id String 用户的domainID。 source String 算法来源类型。 api_version String 算法api版本，标识新旧版。
ssh SSHResp object SSH连接信息。 jupyter_lab JupyterLab object JupyterLab连接信息。 tensorboard Tensorboard object Tensorboard连接信息。 mindstudio_insight
AI Gallery（新版） AI Gallery使用流程 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型
权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出tokens数量，输入超过该数量会直接返回。max-model-len的值必须小于config
batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练 代码改造点 引入多进程启动机制：初始化进程
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