基本配置 权限配置 创建网络 专属资源池VPC打通 E CS 服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutil安装和配置 （可选）工作空间配置 父主题： 专属资源池训练

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id -u ma-user > /dev/null 2>&1 ; \ then echo 'MA 用户已存在' ; \ else echo 'MA 用户不存在' && \ groupadd ma-group -g 1000 && \ useradd -d /home/ma-user

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设置容器镜像默认用户与工作目录 USER ma-user WORKDIR /home/ma-user # 配置 sshd，使得 ssh 可以免密登录 RUN MA_HOME=/home/ma-user && \ # setup sshd dir mkdir -p ${MA_HOME}/etc

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设置容器镜像默认用户与工作目录 USER ma-user WORKDIR /home/ma-user # 配置 sshd，使得 ssh 可以免密登录 RUN MA_HOME=/home/ma-user && \ # setup sshd dir mkdir -p ${MA_HOME}/etc

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chmod 600 /home/ma-user/.ssh/id_rsa* #收缩公私钥文件权限 chmod 600 /home/ma-user/etc/ssh_host_rsa_key* #收缩公私钥文件权限 sed -i "s/ma-user/#ma-user/g" /etc/sudoers

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list --app-dir=/home/ma-user/.lab/console查询 前端插件安装目录为：/home/ma-user/.local/share/jupyter/labextensions 后端插件代码安装目录：/home/ma-user/.local/lib/python3

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b881580 USER ma-user COPY AscendCloud-*.zip /home/ma-user/ RUN unzip -o /home/ma-user/AscendCloud-*.zip RUN unzip -o /home/ma-user/AscendCloud-LLM-*

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训练作业常用文件路径是什么？ 训练环境的当前目录以及代码目录在容器的位置一般通过环境变量${MA_JOB_DIR}读取，${MA_JOB_DIR}变量对应的实际值是/home/ma-user/modelarts/user-job-dir。 父主题： 编写训练代码

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-R ma-user:ma-group ${container_work_dir} # ${container_work_dir}:/home/ma-user/ws 容器内挂载的目录 #例如：sudo chown -R ma-user:ma-group /home/ma-user/ws

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examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path /home/ma-user/llama-2-7b-awq/ --calib-data /home/ma-user/mit-han-lab/pile-val-backup

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文件（基础镜像为非ModelArts提供）。 构建镜像 使用ma-cli image build命令从Dockerfile构建出一个新镜像。命令更多信息请参考镜像构建命令。 ma-cli image build .ma/upgrade_ascend_mindspore_1.8.1_and_cann_5

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您可以使用“/home/ma-user/anaconda3/envs/python-3.7.10/bin/python”命令启动训练脚本。启动命令示例如下： /home/ma-user/anaconda3/envs/python-3.7.10/bin/python /home/ma-user/

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Notebook里面运行的实例，如果重启，数据集会丢失么？ ModelArts提供的Notebook实例是以ma-user启动的，用户进入实例后，工作目录默认是“/home/ma-user/work”。 创建实例，“/home/ma-user/work”目录下挂载的数据，在实例停止、重新启动后依然保留，其他目录下的内容会还原。

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open-clip bash chown -R ma-user:ma-group open_clip exit 在步骤2打开的终端中，使用默认用户ma-user安装源码。 cd open_clip make install 在步骤2打开的终端中，使用默认用户ma-user安装依赖。 pip install

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-s /home/ma-user/work/${coco数据集在SFS上的路径} /home/ma-user/coco # 进入到对应目录 # cd /home/ma-user/work/${YOLOX在SFS上的路径} # 安装环境并执行脚本 # /home/ma-user/an

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TFServing框架迁移操作步骤 增加用户ma-user。 基于原生"tensorflow/serving:2.8.0"镜像构建，镜像中100的用户组默认已存在，Dockerfile中执行如下命令增加用户ma-user。 RUN useradd -d /home/ma-user -m -u 1000

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下线Region：华为云全部Region。 下线影响 正式下线后，ModelArts Notebook中将不会预置算法套件相关工具ma-cau和ma-cau-adapter，ma-cli命令将不支持创建算法工程，无法在Notebook中基于已有算法工程进行资产（数据、模型权重、算法文件）安装、

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ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/Llama2-13B 原始Hugging Face模型路径 CONVERT_MODEL_PATH /home/ma-user/work/llm_train/processed_for_ma_input/llama2-

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获取VS Code的commitID中commitID。 rm -rf /home/ma-user/.vscode-server/bin/${commitID}/* mkdir -p /home/ma-user/.vscode-server/bin/${commitID} 上传vs

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/home/ma-user/temp COPY --chown=ma-user:ma-group ascendcloud-aigc-6.3.902-20240205145924.tar.gz /home/ma-user/temp/ RUN cd /home/ma-user/temp

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/home/ma-user/work/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/

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