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选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中
FS Turbo。 - 打通VPC为打通SFS Turbo所在VPC和专属资源池网络，打通步骤请见打通VPC章节。 - 关联SFS Turbo：如果SFS Turbo为HPC型的文件系统，可使用关联SFS Turbo功能，具体操作请参见配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通。
步骤介绍如何创建用户组、子账号、并将子账号加入用户组中。 主用户登录管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入IAM服务。 图1 统一身份认证 创建用户组。在左侧菜单栏中，选择“用户组”。单击右上角“创建用户组”，在“用户组名称”中填入“用户组02”，然后单击“确定”完成用户组创建。
IAM子用户：由主账号在IAM中创建的用户，是服务的使用人员，具有独立的身份凭证（密码和访问密钥），根据账号授予的权限使用资源。IAM子用户相关介绍请参见IAM用户介绍。 联邦用户：又称企业虚拟用户。联邦用户相关介绍请参见联邦身份认证。 委托用户：IAM中创建的一个委托。IAM创建委托相关介绍请参见创建委托。
前提条件：给子账号配置允许使用Cloud Shell的权限 使用主用户账号登录华为云的管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”按如下要求设置完成后单击“确定”。
cd YOLOX sed -i 's/\r//' run.sh Shell脚本在Windows系统编写时，每行结尾是\r\n，而在Linux系统中行每行结尾是\n，所以在Linux系统中运行脚本时，会认为\r是一个字符，导致运行报错“$'\r': command not foun
1），存储方案推荐使用“SFS（存放数据）+普通OBS桶（存放代码）”，采用分布式训练。 当使用SFS+OBS的存储方案可以实现存储加速，该方案的端到端实践案例请参见面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS
sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题：
定的问题，这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式，mox会通过4次执行50 step记录执行时间，选择执行时间最少的模型。 处理方法 创建训练作业时，在“运行参数”中增加参
图1 ModelArts与其他服务的关系示意图 与统一身份认证服务的关系 ModelArts使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务产品文档》。 与对象存储服务的关系 Mod
图1 ModelArts与其他服务的关系示意图 与统一身份认证服务的关系 ModelArts使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 与对象存储服务的关系 Mod
sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题：
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题：
'NoneType' object has no attribute 'dtype'” 日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败
-r 1”命令延迟1分钟重启。 存储配置 开启存储配置开关，支持以下设置： 系统盘：显示系统盘的磁盘类型和大小。系统盘的磁盘类型支持本地盘和云硬盘（包括通用SSO、高IO和超高IO）。部分规格的系统盘仅支持本地盘。 容器盘：显示容器盘的存储类型、大小和数量。部分规格的容器盘存储
CPU过载 减少线程数。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码） 在开发环境（notebook）申请相同规格的开发环境实例。 在notebook调试用户代码，并找出问题的代码段。 通过关键代码段 +
在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办？ 在ModelArts中训练好后的模型如何获取？ 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练？ 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据？ 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互？ 在ModelA
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题：
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而 install.sh 则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令
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。 购买共享存储硬盘资源（多机训练场景） 用户如果购买开通多个节点机器资源，并使用多机进行分布式训练时，则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源，以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite Server支持配置的存储方案请参考配置Lite
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