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已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明
已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明
准备工作 数据已完成准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码。 在训练代码中，用户需打印搜索指标参数。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。
Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明
已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount 问题现象 在Notebook执行兼容gpu的脚本时报错不兼容，但是通过nvcc --version排查显示是兼容。 import torch import sys print('A', sys
什么是ModelArts ModelArts是华为云提供的一站式AI开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开
计费说明 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长
denied cp: cannot stat '': No such file or directory 可能原因是用户使用的启动脚本为旧版本的run_train.sh，脚本里面有某些环境变量在新版本下发的作业中并不存在这些环境变量导致。 可能原因是使用Python file接口并发读写同一文件。
在Notebook中打开terminal，可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE： 1 env | grep RANK 在训练作业中，您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码，把RANK_TABLE_FILE的值打印出来： 1 os.system('env | grep RANK') 父主题：
0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突，具体可参看文档。 处理方法 按照issues中的说明，应该是环境中的库冲突了，因此在启动脚本最开始之前，添加如下代码。 import os os.system("rm /home/work/anaconda3/lib/libmkldnn
accuracy.py #精度测试脚本 ├── common_utils.py #获取训练日志工具 ├── performance.py #性能测试脚本 ├── trainer.py #训练启动脚本 ├── data.tgz
command line flag 'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中，系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称，导致参数无法解析，日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义，代码示例如下： parser.add_arg
# 训练需要的启动脚本 |──llama2 # llama2系列模型执行脚本的文件夹 |──llama3 # llama3系列模型执行脚本的文件夹
# 训练需要的启动脚本 |──llama2 # llama2系列模型执行脚本的文件夹 |──llama3 # llama3系列模型执行脚本的文件夹
8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant
列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant
6微调前修改脚本 使用/home/ma-user/MiniCPM-V/finetune/finetune_lora.sh官方脚本对MiniCPM-V 2.6进行lora微调。使用/home/ma-user/MiniCPM-V/finetune/finetune_ds.sh官方脚本对MiniCPM-V
8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant
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