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RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendS
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/AscendSpeed/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 在训
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。 --
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如，ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5，则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendS
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/finetune/moss_LossCompare.jsonl
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。 --
128 24 chatglm3-6b 1 64 1 128 25 glm-4-9b 1 32 1 128 26 baichuan2-7b 1 8 1 32 27 baichuan2-13b 2 4 1 4 28 yi-6b 1 64 1 128 29 yi-9b 1 32 1 64
订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 问题现象 使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业，训练失败报错label_map.pbtxt cannot
7.0-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3，升级到cann 5.1.RC2和MindSpore1.8.1，构建一个面向AI任务的镜像。 加载镜像模板后，Dockerfile文件自动加载，在“.ma/upgrade_ascend_mindspore_1.8.1_and_cann_5
import requests import os from apig_sdk import signer if __name__ == '__main__': # Config url, ak, sk and file path. url = "在线服务的调用地址"
} } }] apis定义提供AI应用对外Restfull api数据定义，用于定义AI应用的输入、输出格式。 创建AI应用填写apis。在创建的AI应用部署服务成功后，进行预测时，会自动识别预测类型。 创建AI应用时不填写apis。在创建的AI应用部署服务成功后，进行预测，需
mindspore镜像测试： # 由于mindspore的run_check程序当前未适配Snt9b，需要先设置2个环境变量才能测试 unset MS_GE_TRAIN unset MS_ENABLE_GE python -c "import mindspore;mindspore.set_conte
预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/${用户自定义的数据集路径和名称}
预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/${用户自定义的数据集路径和名称}
工作负载Pod异常 Pod状态为Pending 当Pod状态为“Pending”，事件中出现“实例调度失败”的信息时，可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name}
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/examples/llama#int8-kv-cache。 python convert_checkpoint.py \ --model_dir
_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/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct" 2）若量化Deepseek-V2-236B模型，请将num_gpus改为8；
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