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length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b
length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b
${MA_JOB_DIR}/demo-code/start_sshd.sh && your custom command 命令中的“your custom command”表示训练作业中需要执行的其他自定义命令。 “环境变量”增加“MY_SSHD_PORT = 38888”。 “配置节点间SSH免密互信”开关打开
obs_data_dir) 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置
conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。 value：具体的对话内容。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。
conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。 value：具体的对话内容。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。
迁移环境准备 迁移环境准备有以下两种方式： 表1 方式说明 序号 名称 说明 方式一 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境，主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点：可快速、低成本地搭建环境，使用标准化容器镜像，官方Notebook示例可直接运行。 缺点
copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir) 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置
打开Notebook时显示空白，请清理浏览器缓存后尝试重新打开。 检查浏览器是否安装了过滤广告组件，如果是，请关闭该组件。 报错404 如果是IAM用户在创建实例时出现此错误，表示此IAM用户不具备对应存储位置（OBS桶）的操作权限。 解决方法： 使用账号登录OBS，并将对应OBS桶的访问权限授予该IAM用户。详细操作指导请参见：被授权用户。
lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与iter_000xxxx保持一致。
lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与iter_000xxxx保持一致。
创建好的标注作业，您可以执行智能标注、发布、修改和删除等操作。 图片（图像分类、物体检测、图像分割） 图2 图像分类和物体检测类型的参数 表1 图片类型标注作业的详细参数 参数名称 说明 数据集名称 选择支持当前标注类型的数据集。 添加标签集 设置标签名称：在标签名称文本框中，输入标签名称。长度为1～1024字符。
lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与iter_000xxxx保持一致。
量预警步骤如下： 进入控制台“费用中心 > 资源包”，单击右上角“剩余量预警”。 在“剩余量预警”弹窗中，设置套餐包阈值类型，并在套餐包列表中打开需开启剩余量预警的套餐包开关、设置阈值类型和剩余量阈值。 图1 设置剩余量预警 设置完成后，单击“确定”，即可完成套餐包剩余量预警。 父主题：
源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“配置管理”，进入资源池配置管理页面。 图1 配置管理 在镜像预热中单击编辑图标，填写镜像预热信息。 表1 镜像预热参数 参数名称 说明 镜像来源 可选择“预置”或“自定义”的镜像。 预置：可选择SWR服务上自有的或他人共享的镜像。 自定义：可直接填写镜像地址。
在使用预置框架创建算法时，根据1中的代码参数设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后，训练模型以及相关输出信息需保存在OBS路径。“输出”数据默认配置
conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。 value：具体的对话内容。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。
SDK安装；如果本地已安装，则无需再次安装。 进行Session鉴权。可参见（可选）Session鉴权完成鉴权。鉴权完成后，即可开始使用。 SDK版本说明 表1 ModelArts SDK版本说明 发布时间 版本号 说明 2023-04 1.4.18 1.4.18版本在SDK旧版本基础上优化集成，主要新增DLI
性能会有比较好的参考。算子级的调优某些情况下如果是明显的瓶颈或者性能攻坚阶段，考虑到门槛较高，可以联系华为工程师获得帮助。 精度问题根因和表现种类很多，会导致问题定位较为复杂，一般还是需要GPU上充分稳定的网络（包含混合精度）再到NPU上排查精度问题。常见的精度调测手段，包含使用
针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“提交”。 创建方式：选择“自定义算法”。 启动方式：选择“自定义”。 镜像：选择上传的自定义镜像。
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