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该问题可以通过以下方法排查： 如果是首次使用ModelArts的新用户，需要登录ModelArts管理控制台，在权限管理页面完成访问授权配置，推荐使用委托授权的方式。完成访问授权配置后，再次提交作业即可。 请排查所填写的Data Path in OBS是否存在，文件夹下是否有数据文件，如果没有，需要
在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明
以上参数为开启NPU FlashAttention融合算子，上述参数值仅供参考，请根据自己实际要求合理配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 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。
根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。
以上参数为未开启NPU FlashAttention融合算子，上述参数值仅供参考，请根据自己实际要求合理配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。
部署预测分析服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待训练状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，完成相关参数配置。
目录章节并更新dataset_info.json 文件。 Step2 修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为Yaml文件，启动训练前需修改Yaml配置文件，Yaml配置文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo
目录章节并更新dataset_info.json 文件。 Step2 修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为yaml文件，启动训练前需修改yaml配置文件，yaml配置文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 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Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建，并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
例，打开Terminal，使用ma-cli命令。 ma-cli在本地Windows/Linux环境中需要安装后在本地Terminal中使用。安装步骤具体可参考（可选）本地安装ma-cli。 ma-cli不支持在git-bash上使用。 推荐使用Linux Bash、ZSH、Fis
cfg reboot 第一条命令为安装Linux内核头文件和内核镜像，其中版本为5.4.0-144-generic。 第二条命令为重新生成GRUB引导程序的配置文件，用于在启动计算机时加载操作系统， 命令将使用新安装的内核镜像更新GRUB的配置文件，以便在下次启动时加载新的内核。
说明。 bf16，配置以下参数。 bf16: true fp16，相比bf16还需配置loss scale参数，配置如下。 设置fp16为True。 fp16: true 修改deepspeed的"loss_scale"参数，配置如下。 修改ZeRO优化器配置文件，如ZeRO2命令如下。
登录ModelArts管理控制台，进入“模型部署 >在线服务”页面，单击“部署”，跳转至在线服务部署页面。 完成服务的配置，部分配置如下： 选择AI应用及版本：选择使用镜像创建AI应用创建完成的AI应用及版本 升级为WebSocket：打开开关 图2 升级为WebSocket 单击“下一步”，确认配置后“提交”，
用户VPC：安装和配置正向代理 在安装正向代理前，需要先购买一台弹性云服务器ECS（镜像可选择Ubuntu最新版本），并配置好弹性EIP，然后登录ECS进行正向代理Squid的安装和配置，步骤如下： 如果没有安装Docker，执行以下命令进行Docker安装 curl -sSL
运行态进行配置执行（在管理控制台Workflow页面配置）。 执行如下命令： workflow.release() 上述命令执行完成后，如果日志打印显示发布成功，则可前往ModelArts的Workflow页面中查看新发布的工作流，进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配
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