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OBS服务操作权限。 请参考OBS权限管理，为当前IAM用户配置“作用范围”为“全局级服务”的“Tenant Administrator”策略，即拥有OBS服务所有操作权限。 如果需要限制此IAM用户操作，仅为此用户配置OBS相关的最小化权限项，具体操作请参见创建ModelArts自定义策略。
明和训练的数据集预处理说明。 步骤2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_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。
1版本之前可能出现的调优不生效的场景，建议您直接使用MindSpore Lite Convertor2.1及以后的版本。配置文件指定选项进行AOE调优。使用转换工具配置config参数，具体如下所示，其中“subgraph tuning”表示子图调优，“operator tuning”表示算子调优。
者方法 第三方pip源中的python包版本更新，导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题，后面一直有此问题，则考虑是此原因。 处理方法 通过Notebook调试。 安装时指定版本。如：pip install xxx==1.x.x 第三方
选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 服务启动时如果配置了--num-scheduler-steps和--multi-step-stream-outputs=false，则需配置此参数与服务启动时--num-scheduler-steps一致。
选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 服务启动时如果配置了--num-scheduler-steps和--multi-step-stream-outputs=false，则需配置此参数与服务启动时--num-scheduler-steps一致。
#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。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep
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。 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。 yum install -y
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： OBS操作相关故障
本文以弹性裸金属作为开发环境。弹性裸金属支持深度自定义环境安装，可以方便地替换驱动、固件和上层开发包，具有root权限，结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 开通裸金属服务器资源请参见DevServer资源开通，在裸金属服务器上搭建迁移环境请参见裸金属服务器环境配置指导，使用ModelAr
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。 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。 yum install -y
数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和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。
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_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。
Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts
# 量化代码 ├── build.sh # 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export A
# 量化代码 ├── build.sh # 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export A
description String Workflow工作流配置参数的描述。 example Object Workflow工作流配置参数的样例。 delay Boolean 是否为延迟输入的参数，默认为否。 default Object 配置参数的默认值。 value Object 参数值。
h scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然后使用保存镜像功能。后续训练作业使用新保存的镜像，无需每次启动训练作业时再次下载代码包以及安装依赖包，可节约训练作业启动时间。 图4 安装依赖包 图5 保存镜像 图6 填写保存镜像相关参数 父主题： 准备镜像
在docker机器中并执行如下命令，即可完成环境配置。 bash install_on_ubuntu1804.sh 图3 配置成功 source /etc/profile 安装脚本依次执行了如下任务： 安装docker。 如果挂载了GPU，则会安装nvidia-docker2，用以将GPU挂载到docker容器中。
在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗？ 在ModelArts的Notebook的CodeLab中能否使用昇腾卡进行训练？ 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖？ 在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办？ 在Mo
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