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示例值需要根据数据集${dataset}的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集 Al
用户制作的自定义镜像，在本地执行docker run启动，无法正常运行； 用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的，需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静态文件路径，删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务； 用户自己业务占用了开发环境官方的8888、
镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络，装有Linux系统并安装18.09.7及以上版本docker的虚拟机或物理机用作镜像构建节点，以下称“构建节点”。 可以通过执行docker
Step7 精度对比 由于NPU和GPU生成的随机数不一样，需要固定二者的随机数再进行精度对比。通常的做法是先用GPU单卡跑一遍训练，生成固定下来的随机数。然后NPU和GPU都用固定的随机数进行单机8卡训练，比较精度。 训练精度对齐。对齐前2000步的loss，观察loss在极小误差范围内。
示例值需要根据数据集${dataset}的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集 Al
pore框架。这些子工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 支持精度预检，可扫描训练模型中的所有API进行API复现，给出精度情况的诊断和分析。 精度比对，对PyTorch整网API粒度的数据dump、精度比对，进而定位训练场景下的精度问题 支持溢出检测功能，判断
准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”
04内核自动升级？ 哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？
示为“已订阅”。 从模型详情页进入ModelArts控制台的订阅列表。 在模型详情页，单击“前往控制台”。在弹出的“选择云服务区域”页面选择ModelArts所在的云服务区域，单击“确定”跳转至ModelArts控制台的“模型管理 > 订阅模型”页面。 图1 前往控制台 在“订阅
可能原因如下： 导入模型使用的镜像地址不合法或实际镜像不存在 用户给ModelArts的委托中没有SWR相关操作权限 用户为子账号，没有主账号SWR的权限 使用的是非自己账号的镜像 使用的镜像为公开镜像 处理方法 到SWR检查下对应的镜像是否存在，对应镜像的镜像地址是否和实际地址一致，大小写，拼写等是否一致。
Lite Server资源管理 查看Lite Server服务器详情 启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换Lite Server服务器操作系统 监控Lite Server资源 NPU日志收集上传 释放Lite Server资源
Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型
的运行环境一致。 训练任务得到的输出上传到4指定的obs_path中，日志上传到这一步log_url指定的位置中。 在这一步中需要注意的一个问题： 如果用户在自己的训练脚本中要创建新的目录或文件，请在以下几种目录中创建： /home/ma-user/work； /cache； i
Function Calling介绍 使用场景 大语言模型的Function Calling能力允许模型调用外部函数或服务，以扩展其自身的能力，执行它本身无法完成的任务。以下是一些Function Calling的使用场景： 表1 Function Calling使用场景说明 使用场景
设置“ModelArts区域”。 设置可以使用该资产的ModelArts区域，以控制台实际可选值为准。 选择“AI应用名称”。 从ModelArts的AI应用管理中选择待发布的模型。 支持将使用容器镜像导入的模型和其他训练产生的模型发布至AI Gallery。 在“资产版本”填写新的版本号。 发布HiLens技能
景。 Standard的模型训练功能提供了界面化的训练调试环境和生产环境，用户可以使用自己的数据和算法，利用Standard提供的计算资源开展模型训练。具体请参见使用ModelArts Standard训练模型。 Standard的推理部署功能提供了界面化的推理部署生产环境，AI
index必须是从0开始的正整数，当index设置不规则不符时，最终的请求将忽略此参数。配置映射规则后，其对应的csv数据必须以英文半角逗号分隔。 “输出数据目录位置” 选择批量预测结果的保存位置，可以选择您创建的空文件夹。 “实例规格” 系统将根据您的模型匹配提供可用的计算资源。请在下
存储路径。 如果type为“obs”类型，该值必须填写，该值需为有效的OBS桶路径，且以“/”结束。不能指定为OBS桶的根目录，需指定为OBS桶下的具体目录。 如果type为“obsfs”类型，该值需为有效的OBS并行文件系统的桶名（当前CCE不支持挂载子目录）。 如果type为“evs”类型，该值不需要填写。
存储路径。 如果type为“obs”类型，该值必须填写，该值需为有效的OBS桶路径，且以“/”结束。不能指定为OBS桶的根目录，需指定为OBS桶下的具体目录。 如果type为“obsfs”类型，该值需为有效的OBS并行文件系统的桶名（当前CCE不支持挂载子目录）。 如果type为“evs”类型，该值不需要填写。
Tune就是用别人训练好的模型，加上自己的数据，来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine Tune能够在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine Tune的好处在于不
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