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径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
NotebookFlavor objects 分页数据。 flavors Array of NotebookFlavor objects 支持切换的规格列表。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4
总览页面打开的CodeLab不支持此项功能，但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例，会自动跳转到CodeLab中，此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格，那么只能在Notebook进行单机调测，不能进行分布式调测，也不能提交远程训练作业。 当前仅支持PyTorch和MindSpore
Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前，针对Qwen系列模型（qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b）中的tokenizer 文件，需要修改代码。
file.exists('obs://bucket_name/sub_dir_0/sub_dir_1') 路径存在，请执行4。 路径不存在，请在更换为一个可用的OBS路径。 检查使用的资源是否为CPU，CPU的“/cache”与代码目录共用10G，可能是空间不足导致，可在代码中使用如下命令查看磁盘大小。
资源池描述信息，用于说明资源池用于某种指定场景。不能包含特殊字符!<>=&"'。 os.modelarts/order.id 否 String 订单id，包周期创建和变更的时候需要传递该参数。 表6 PoolSpecUpdate 参数 是否必选 参数类型 描述 scope 否 Array of strings
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
点状态会变为“可用”。 当前支持“换件维修”和“重部署”两种修复方式： - 换件维修：通过更换硬件实现原地修复，修复耗时较长，对于非本地盘类故障，本地盘数据可以保留。 - 重部署：通过更换为新服务器实现修复，修复耗时较短，本地盘数据会丢失。 修复期间实例将无法工作，请确保相关实例
Step3 上传代码包和权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址，还需要有Tokenizer原始文件。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
配置方案，有效避免了资源闲置与浪费，降低了进入AI领域的门槛。 架构强调高可用性，多数据中心部署确保数据与任务备份，即使遭遇故障，也能无缝切换至备用系统，维持模型训练不中断，保护长期项目免受时间与资源损耗，确保进展与收益。 大模型应用开发，帮助开发者快速构建智能Agents 在企
ch.randint()函数在device侧随机初始化（下图第214行），由于device侧随机性无法通过seed等自动化方式固定，先通过切换CPU侧计算初始化之后再切回device侧。在train.py中做如下图第215行代码修改。 重新训练Dump比对分析后续计算是否存在偏差。比对之后发现：Tensor
创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。 图1 查询结果 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
当您想更新节点池配置时，可单击操作列的“更新”，相关参数介绍请参见Step6 购买Cluster资源。 需注意，更新节点池配置时，高级配置仅对新增的节点生效，其中“存量节点标签及污点”、“存量节点资源标签”支持对存量节点同步改动（勾选对应的复选框）。 节点池中更新的“资源标签”信息会同步到节点上。
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