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可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长度（seq-length），参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数：在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --
可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长度（seq-length），参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数：在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --
可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长度（seq-length），参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数：在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --
4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendFactory/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在
可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长度（seq-length），参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数：在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --
可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长度（seq-length），参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数：在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --
加载故障快恢路径） 必须为空，否则此参数无效断点续训失效。 如果就是使用最新的训练权重进行断点续训（暂停+启动场景），那么可以同时指定train_auto_resume =1和 ${user_converted_ckpt_path}训练过程的权重保存路径，加载路径一致。 父主题：
py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，可能会遇到： SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED ssl.1129错误 407 Proxy Authentication Required 解决方案： 1. 直接手动下载 SimSun
py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，可能会遇到： SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED ssl.1129错误 407 Proxy Authentication Required 解决方案： 1. 直接手动下载 SimSun
模型修改。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet
练为例： 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet
llama2-70b 预训练为例。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/pretrain/alpaca.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。
llama2-70b 预训练为例。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/pretrain/alpaca.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。
13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-0
当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 SAVE_TOTAL_LIMIT
parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 16 Baichuan2 baichuan2-13b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline
use_exllama=False) 加载要量化的模型，并将gptq_config传递给from_pretrained()方法。 quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", quanti
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 Git下载代码时报错 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
Chunked Prefill 什么是Chunked Prefill Chunked Prefill（Splitfuse）特性的目的是将长prompt request分解成更小的块，并在多个forward step中进行调度，只有最后一块的forward完成后才开始这个prompt
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
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