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tpu_use_cluster: false tpu_use_sudo: false use_cpu: false 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_finetune.sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time
_data.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/h
json.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/h
Socket Timeout”时请参考问题4：Error waiting on exit barrier错误 4、需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制Profiling 5、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named
Socket Timeout”时请参考问题4：Error waiting on exit barrier错误 4、需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制Profiling 5、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named
DistStoreError: Socket Timeout”时请参考问题4：Error waiting on exit barrier错误 需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制Profiling 训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named
json.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/h
json.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/h
支持分析指标及其说明 表1 分析指标列表 名称 说明 分析说明 分辨率 Resolution 图像分辨率。此处使用面积值作为统计值。 通过指标分析结果查看是否有偏移点。如果存在偏移点，可以对偏移点做resize操作或直接删除。 图片高宽比 Aspect Ratio 图像高宽比，即图片的高度/图片的宽度。
据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'Pret
据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'Pret
型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。 include_tokens_per_second include_num_input_tokens_seen true 用于在训练过
型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。 include_tokens_per_second include_num_input_tokens_seen true 用于在训练过
SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下：
型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。 include_tokens_per_second include_num_input_tokens_seen true 用于在训练过
•torch_npu.npu_rotary_mul •torch_npu.npu_fusion_attention 上述torch_npu api的功能和参数描述见概述。 优化器替换 替换优化器一般都能有较大的性能受益，可以优先考虑将torch原生的优化器替换为昇腾提供的亲和优化器。下文以
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题： 准备工作
SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下：
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