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可能存在如下原因： 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（cpu/mem/gpu/snt9/infiniband）是否符合预期。 通过CloudShel
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4
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迁移适配 本文以PyTorch框架在NPU上完成自动迁移为例，对适配过程需要修改的部分进行说明。并且针对单卡环境以及单机多卡deepspeed环境提供训练脚本。无特别说明，以ChatGLM-6B源代码根目录作为当前目录。 自动迁移适配 修改“ptuning/main.py”，添加
ModelArts Standard资源监控概述 为了满足用户对资源使用的监控诉求，ModelArts Standard提供了多种监控查看方式。 方式一：通过ModelArts Standard控制台查看 您在可通过ModelArts控制台的总览页或各模块资源监控页签查看监控指标。具体涉及以下几个方面：
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取to
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Notebook Cache盘告警上报 创建Notebook时，可以根据业务数据量的大小选择CPU、GPU或者Ascend资源，对GPU或Ascend类型的资源，ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。 当前开发环境的Cache盘使用
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付费工作流可使用的时间值。 响应参数 状态码： 201 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result String 认证结果。 请求示例 对在线服务进行鉴权。设置付费工作流计费周期为“day”，付费工作流可使用的时间为“100”。 POST https://{endpoint}/
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