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tokenization_qwen.py # 需要修改代码 ├── SimSun.ttf # 需要手动下载 ├── tokenizer_config.json └── visual.py 对于Qwen-VL模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。
ecified max_model_len is greater than the drived max_model_len。 解决方法：修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config
普通用户权限列表 修改授权权限范围 请注意，修改授权权限范围会导致运行中的作业因委托缺失而运行失败，请谨慎操作。 在查看授权详情时，如果想要修改授权范围，可以在权限详情页单击“去IAM修改委托权限”。 图6 去IAM修改委托权限 进入IAM控制台的委托页面。找到对应的委托信息，修改该委托的
查看权限 图8 普通模式权限详情示例 修改授权的权限范围 在查看授权详情时，如果想要修改授权范围，可以在权限详情页单击“IAM查看全部委托权限”。 图9 去IAM修改委托权限 进入IAM控制台的“委托”页面，单击需要修改的委托名称，按需修改该委托的基本信息。“持续时间”可以选择永久、1天，或者自定义天数，例如30天。
会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的配置，参数详解可查看训练参数说明，其中【G
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED
建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。 创建模型时直接报错或者是调用API报错。一般都是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。 创建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。需要从以下几个方面进行排查： 在模型详情页面，查看“事件”页签中的事件信息。根据事件信息分析模型失败原因，进行处理。
管理批量推理作业 查看批量服务详情 查看批量服务的事件 管理批量服务生命周期 修改批量服务配置 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，为确保GPU/Ascend资源能够正常使用，需要配置好对应的驱动。如果在购买资源池时，没配置自定义驱动，默认驱动不满足业务要求，可通过本章节将驱动升级到指定版本。 5 （可选）配置镜像预热 Lite Cluster资源池支持镜像预热功能，镜像预热
tokenization_qwen.py # 需要修改代码 ├── SimSun.ttf # 需要手动下载 ├── tokenizer_config.json └── visual.py 对于Qwen-VL模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED
parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER
Found”，请下载别的版本VS Code重新在本地安装，目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的，通过下面的链接，手动修改Commit码（Commit码替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update
绝大部分都是确实是显存不够用。 还有较少数原因是节点故障，跑到特定节点必现OOM，其他节点正常。 处理方法 如果是正常的OOM，就需要修改一些超参，释放一些不需要的tensor。 修改网络参数，比如batch_size、hide_layer、cell_nums等。 释放一些不需要的tensor，使用过的，如下：
llm-compressor pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码： 1）若本地已有权重，请将MODEL_ID修改为权重路径； MODEL_ID = "deepseek-ai/
llm-compressor pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码： 1）如果本地已有权重，请将MODEL_ID修改为权重路径； MODEL_ID = "deepseek-ai
model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设
创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权
llm-compressor pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码： 1）若本地已有权重，请将MODEL_ID修改为权重路径； MODEL_ID = "deepseek-ai/
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