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训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,运行:0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
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检查运行过程中输入的内容是否正确,格式是否与提示信息中要求的一致。 根据具体报错信息定位到报错的代码行,分析上下文逻辑。 历史SDK包常见的报错如下 服务部署节点运行报错 输入服务相关的参数后,执行报错如下: 解决方案 以上两种常见报错均可通过升级最新的SDK包解决。 父主题: Standard Workflow
统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境,模型训练,服务部署,请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3
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如何登录并上传镜像到SWR? 本章节介绍如何上传镜像到容器镜像服务SWR。 Step1 登录SWR 登录容器镜像服务控制台,选择区域。 单击右上角“创建组织”,输入组织名称完成组织创建。您可以自定义组织名称,本示例使用“deep-learning”,实际操作时请重新命名一个组织名
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