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data_path：预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed：生成训练data所使用的seed（此处42为开源训练设定参数） max_length：模型的max_length dtype：为模型dtype 默认为bfloat16 步骤四：执行训练 安装完成后，执行： accelerate
": "Delete all-users auth info successfully!"
替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推，重新训练如未解决则执行下一步。
LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh
AWSAccessKeyId=xxxxx" } 状态码 状态码 描述 200 ok 错误码 请参见错误码。 父主题： 训练管理
表4 DescribeSampleResp 参数 参数类型 描述 check_accept Boolean 是否验收通过，用于团队标注。可选值如下： true：验收通过 false：验收不通过 check_comment String 验收意见，用于团队标注。
图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。
上传镜像 客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。
可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注 __UNCHECK__：待验收 __ACCEPTED__：验收通过 __REJECTED__：已驳回 __UNREVIEWED__：待审核 __REVIEWED__：已审核 __WORKFORCE_SAMPLED
docker exec -it ${container_name} bash python3 launch.py --port 8183 --skip-torch-cuda-test --enable-insecure-extension-access --listen --log-startup
yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 使用docker -v检查是否安装成功： 图8 查看docker版本 配置IP转发，用于容器内的网络访问。
服务操作权限除了管理专属资源池的权限 系统策略 ModelArts Dependency Access ModelArts服务的常用依赖服务的权限 系统策略 通常来讲，只给管理员开通“ModelArts FullAccess”，如果不需要太精细的控制，直接给所有用户开通“ModelArts
Please Check your obs access right.）或用户%s没有OBS的obs:object:PutObjectAcl权限（User %s does not have obs:object:PutObjectAcl permission.）。
具体操作如下： 参考Step1 环境准备创建pod准备量化环境。
LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
具体操作如下： 参考Step1 环境准备创建pod准备量化环境。
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38
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