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中需要有三个列名称：conversation_id, Human, assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空，则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。
中需要有三个列名称：conversation_id, Human, assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空，则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。
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
看及编辑内容，并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中，选择一个实例，单击右侧的打开进入“JupyterLab”页面。 图1所示图标，为JupyterLab的Git插件。 图1 Git插件 克隆GitHub的开源代码仓库
准。 表1 参数配置说明 参数名称 配置说明 Name 自定义名称。 URL 设置为从c.从“设置”页签的“Grafana数据源配置信...获取的HTTP URL信息。 Basic auth 建议开启。 Skip TLS Verify 建议开启。 User 设置为从c.从“设置”页签的“Grafana数据源配置信
获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip，并直接进入到QwenVL/train/<commit_id>文件夹下面 unzip AscendCloud-*
获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip，并直接进入到QwenVL/train/<commit_id>文件夹下面 unzip AscendCloud-*
称模板机）的实例ID信息，如果制作镜像不清理“/var/lib/cloud/*”就会导致用该镜像再重装模板机时，cloud-init根据残留目录（含实例ID）判断已经执行过一次，进而不会再执行user-data里面的脚本。 而使用该镜像的服务器B和C，由于实例ID信息和镜像中残留
法定位故障。 表1 隔离码 隔离码 分类 子类 异常中文描述 检测方法 A050101 GPU 显存 GPU ECC错误。 通过nvidia-smi -a查询到存在Pending Page Blacklist为Yes的记录，或多比特Register File大于0。对于Ampere架构的GPU，存在以下场景：
(x) float，范围(0,1)，一般不建议用户修改 模拟退火算法（Anneal） 模拟退火算法即Anneal算法，是随机搜索中一个简单但有效的变体，它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点，然后从与先验分布相似的分布中采样每
ey标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia
latest版本仅限提交新版训练作业。 PyCharm ToolKit工具仅支持Windows版本的PyCharm。 表1 ToolKit（latest）功能列表 支持的功能 说明 对应操作指导 SSH远程连接 支持SSH远程连接ModelArts的Notebook开发环境。 配置PyCharm
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6
误后，单击“提交”，完成Notebook的创建操作。 进入Notebook列表，正在创建中的Notebook状态为“创建中”，创建过程需要几分钟，请耐心等待。 当Notebook状态变为“运行中”时，表示Notebook已创建并启动完成。单击“操作列”的“打开”，进入JupyterLab的Launcher界面。
启动容器。 docker run -tid --privileged=true \ -u 0 \ -v /dev/shm:/dev/shm \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
taset参数配置，修改代码目录下accuracy_cfgs.yaml或performance_cfgs.yaml文件内容，参数详解可参考表1。 # 默认参数；根据自己实际要求修改 ## accuracy_cfgs.yaml、performance_cfgs.yaml dataset_dir:
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
taset参数配置，修改代码目录下accuracy_cfgs.yaml或performance_cfgs.yaml文件内容，参数详解可参考表1。 # 默认参数；根据自己实际要求修改 ## accuracy_cfgs.yaml、performance_cfgs.yaml dataset_dir:
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