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/pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志，监控程序。 tail -f nohup.out 如果显示如下信息， 表示模型训练完成。 图4 模型训练完成 在训练过程中观察单GPU卡的利用率，如下： 图5 GPU利用率 查看生成的模型checkpoint。 本示例生成的
rts服务声明》”，然后单击“创建”。 图1 配置委托访问授权 完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 图2 查看委托配置信息 配置SWR组织权限。 IAM用户创建后，需要管理员在组织中为用户添加授权，使IAM用户对组织内所有镜像享有读取/编辑/管理的权限。
yaml文件中默认配置，权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址，数据指定data.tgz里面提供的gsm8k和mmlu、ceval数据。 查看精度结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格： 精度结果 LLaMAFactory_train_accu
rainJob:setHighPriority”并选中，所有资源选择默认值。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“用户组”，在用户组页面查找待授权的用户组名称，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的自定义策略，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。 此时，该用户组下的所有用户均有权限通过Cloud
登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，在“弹性集群”页面，选择“Lite资源池”页签，查看资源池列表。 单击某个资源池操作列的“扩缩容”对资源池进行扩缩容。对于为包周期资源池，此按钮为“扩容”，若需要缩容，请进入到包周期资源池详情页对节点进行退订操作。
定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，服务部署节点将继续运行，
定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，
标签，同时可在下拉菜单中选择标签“快捷键”。单击“确定”，完成选中音频的标注操作。 当目录中所有音频都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的音频，或者通过右侧的“全部标签”列表，了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加音频 在“数据标注”节点单击“实例详情”
定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，
待。当Notebook状态变为“运行中”时，表示Notebook已创建并启动完成。 在Notebook列表，单击实例名称，进入实例详情页，查看Notebook实例配置信息。 在Notebook中打开Terminal，输入启动命令调试代码。 # 建立数据集软链接 # ln -s /
声音分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录Mo
NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_sft_7b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
3指使用0-3卡执行训练任务。 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考
NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_sft_7b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_lora_7b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
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NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_lora_7b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_sft_7b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_lora_7b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
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