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Megatron mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/Llama2-13B 原始Hugging Face模型路径
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或
如果用户的代码或者参数有误的话，可以很方便的看到。在Notebook中经过多次调试，得到想要的结果后，可以进行下一步。 查询训练支持的计算节点类型和最大个数。 from modelarts.estimatorV2 import Estimator Estimator.get_s
例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
Megatron mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/Llama2-13B 原始Hugging Face模型路径
Megatron mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/tokenizers/Llama2-13B
Megatron mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/Llama2-13B 原始Hugging Face模型路径
Megatron mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpe
Megatron mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/Llama2-13B 原始Hugging Face模型路径
cluster_analyse 集群性能分析工具，采集好的多机Profiling数据可通过该工具分析集群通信耗时、通信带宽矩阵等内容，从而辅助定位慢卡、慢节点等问题。工具的输出数据为csv格式，可直接拖入Ascend Insight进行可视化查看。 下载工具源码使用。 集群分析工具 MindStudio-Insight
Megatron mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/Llama2-13B 原始Hugging Face模型路径
Long 训练作业运行时长，单位为毫秒。 node_count_metrics Array<Array<Integer>> 训练作业运行时节点数变化指标。 tasks Array of strings 训练作业子任务名称。 start_time Long 训练作业开始时间，格式为时间戳。
数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
<model_name> <exp_name>开始训练。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
DUMP_GE_GRAPH=2 # 1：表示dump图全量内容。 2：表示不dump权重数据的基础图。 3：表示只dump节点关系的精简图。 export DUMP_GRAPH_LEVEL=2 # 1：表示dump图所有图。 2：表示dump除子图外的所有图。
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或
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