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nsorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用GPU规格资源运行训练作业。
直接输入数值配置推理参数。单击“恢复默认”可以将参数值调回默认值。 图1 设置推理参数 表1 参数设置 参数 说明 温度/Temperature 设置推理温度。 数值较高，输出结果更加随机。 数值较低，输出结果更加集中和确定。 取值范围：0~2 默认值：不同模型的默认值不同，请以实际环境为准。
self.net2 = nn.Linear(10, 5) def forward(self, x): return self.net2(self.relu(self.net1(x))) def ddp_train(device_id): #
检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择 containerd 作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。
update -y”，“yum update -y”命令是用于在Linux操作系统上更新软件包的命令。其中，选项-y表示在更新时自动确认所有提示信息，而不需要手动输入“y”确认。 请注意，使用此命令将会检查您系统中已安装的软件包并更新至最新版本。 图1 yum命令历史 查看NetworkManager配置：
"chat": {"turn_1": {"Human":"text","MOSS":"text"},"turn_2": {"Human":"text","MOSS":"text"}}} "conversation_id"：样本编号。 "chat"：多轮对话的内容。 "turn_n"：表示
可以直接把SFS的目录直接挂载到调试节点的"/mnt/sfs_turbo"目录，或者保证对应目录的内容和SFS盘匹配。 调试时建议使用接近的方式，即：启动容器实例时使用"-v"参数来指定挂载某个宿主机目录到容器环境。 docker run -ti -d -v /mnt/sfs_turbo:/sfs my_deeplearning_image:v1
Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一个用于大规
nci5。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
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"id": "88bd7bcd-0c91-45b2-ad0e-ef65553d19c5", "name": "dls-feature-engineering", "resource_categories": [ "CPU" ], "service_type":
GPU业务迁移至昇腾训练推理 训练迁移指导（PyTorch） 案例：Dit模型训练迁移 推理迁移指导（MindSporeLite） 案例：SD1.5推理迁移 迁移调优工具链
Float 控制要考虑的前几个Tokens的累积概率的浮点数。 取值范围：0~1 设置为“1”表示考虑所有Tokens。 temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。“0”表示贪婪采样。 stop 否
管理AI Gallery模型 编辑模型介绍 资产发布上架后，准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量，能更好的支撑用户使用该资产。 在模型详情页，选择“模型介绍”页签，单击右侧“编辑介绍”。 编辑模型基础设置和模型描述。 表1 模型介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置
} ], "description" : "Hyperparameter search using the tree-structured Parzen estimator algorithm." }, { "name" : "anneal_search",
thread_affinity_mode = 2 return context def __call__(self, **kwargs): if not self.use_ascend: return self.onnx_runtime_model(**kwargs)
preferred Armor, Weapon, and Strength", "max_tokens": 200, "temperature": 0, "guided_json": "{\"title\": \"Character\", \"type\": \"object\"
preferred Armor, Weapon, and Strength", "max_tokens": 200, "temperature": 0, "guided_json": "{\"title\": \"Character\", \"type\": \"object\"
initialDelaySeconds: 600 # 容器启动后，开始探测vllm服务的时长，需要根据sfs_turbo读取速度调整 periodSeconds: 10 timeoutSeconds: 10
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