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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
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例，运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换，则直接执行预训练任务。若未进行权重转换，则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh
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。
在已有的ModelArts委托权限中，追加IAM ReadOnlyAccess权限。 在ModelArts管理控制台，单击“权限管理 ”，在对应委托的操作列，单击“查看权限 > 去IAM修改委托权限”。
如1个8U的节点上同时启动了6个2U的实例，如果其中一个实例CPU使用增大到超过节点的上限（8U）时，k8S会将使用资源最多的实例终止掉。 因此超分会带来实例重启的风险，请不要超分使用。 父主题： 更多功能咨询
表9 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。
为什么专属资源池需要增加CCE、BMS、IMS、DEW相关授权？ 专属资源池能力升级，新上线ModelArts Lite功能，这项功能需要用户授权允许ModelArts访问云容器引擎服务CCE、裸金属服务BMS、镜像服务IMS和密钥管理服务DEW。
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
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。 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
labels 否 Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags 否 Array of UserTag objects 资源标签，非特权池不能指定。
docker exec -it ${container_name} bash python3 launch.py --port 8183 --skip-torch-cuda-test --enable-insecure-extension-access --listen --log-startup
图2 查看训练作业的代码目录和启动文件 如果还不能解决问题，请参考案例已配置OBS权限，仍然无法访问OBS（403 AccessDenied）进行进一步排查。 父主题： 通用问题
检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
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
success Boolean 操作是否执行成功。
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件
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。
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。 若已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh
显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
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。 若已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh
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