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5-7b-sft-4096-lora-313T-20241028_164746-npu_info-0.txt，打印训练过程中AICORE利用率 本章节主要介绍训练性能训练任务流程，如需执行训练精度任务可参考训练精度测试 PPO强化训练时必须关闭共享内存，启动任务命令需设置PYTORCH_NP
5-7b-sft-4096-lora-313T-20241028_164746-npu_info-0.txt，打印训练过程中AICORE利用率 本章节主要介绍训练性能训练任务流程，如需执行训练精度任务可参考训练精度测试 PPO强化训练时必须关闭共享内存，启动任务命令需设置PYTORCH_NP
-p 8080:8080 -v model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上，主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上，模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后，文件owner将统一修改为ma-user。
ModelArts网络关联SFS Turbo SFS Turbo模式下执行流程 SFS Turbo作为完全托管的共享文件存储系统，在本方案中作为主要的存储介质应用于训练作业。因此，后续需要准备的原始数据集、原始Hugging Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS
ModelArts网络关联SFS Turbo SFS Turbo模式下执行流程 SFS Turbo作为完全托管的共享文件存储系统，在本方案中作为主要的存储介质应用于训练作业。因此，后续需要准备的原始数据集、原始Hugging Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS
SFS Turbo模式下执行流程 图6 SFS Turbo和集群交互示意图 SFS Turbo作为完全托管的共享文件存储系统，在本方案中作为主要的存储介质应用于训练作业。因此，后续需要准备的原始数据集、原始Hugging Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种适用于大模型的轻量化微调技术方法。原理是通过在模型层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法，LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数，还降低了显存和计算成本，加快了模型微调速度。对于VL
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种适用于大模型的轻量化微调技术方法。原理是通过在模型层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法，LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数，还降低了显存和计算成本，加快了模型微调速度。对于VL
可能部分区域的网卡较新，会出现更高版本的infiniband驱动版本，如果您遇到了infiniband驱动安装后，仍然无法使能infiniband网卡的问题，可以咨询相关运维人员以确认宿主机的实际infiniband驱动版本。 图1 下载驱动 参考如下Dockerfile中，以在容器镜像中安装infiniband驱动。
“PretrainedConfig”之间的交互。 “PretrainedConfig”：预训练模型的配置基类 提供模型配置的通用属性和两个主要方法，用于序列化和反序列化配置文件。 PretrainedConfig.from_pretrained(dir) # 从目录中加载序列化对
“/mnt/paas/kubernetes/kubelet”目录为只读状态。 A050801 节点管理 节点运维 资源预留。 节点被标记为备机，并具有备机污点。 A050802 节点管理 节点运维 未知错误。 节点被标记为具有未知故障污点。 A200001 节点管理 驱动升级 GPU升级。 节点正在执行GPU驱动升级。
ModelArts网络关联SFS Turbo SFS Turbo模式下执行流程 SFS Turbo作为完全托管的共享文件存储系统，在本方案中作为主要的存储介质应用于训练作业。因此，后续需要准备的原始数据集、原始Hugging Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS
] LLama-Factory ShareGPT 指令微调数据：ShareGPT 格式来源于通过记录 ChatGPT 与用户对话的数据集，主要用于对话系统的训练。它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：
ModelArts网络关联SFS Turbo SFS Turbo模式下执行流程 SFS Turbo作为完全托管的共享文件存储系统，在本方案中作为主要的存储介质应用于训练作业。因此，后续需要准备的原始数据集、原始Hugging Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS
] LLama-Factory ShareGPT 指令微调数据：ShareGPT 格式来源于通过记录 ChatGPT 与用户对话的数据集，主要用于对话系统的训练。它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：
需要阅读此文档 您是企业用户，且 存在多个部门，且需要限定不同部门的用户只能访问其专属资源、功能 存在多种角色（如管理员、算法开发者、应用运维），希望限制不同角色只能使用特定功能 逻辑上存在多套“环境”且相互隔离（如开发环境、预生产环境、生产环境），并限定不同用户在不同环境上的操作权限
需要阅读此文档 您是企业用户，且 存在多个部门，且需要限定不同部门的用户只能访问其专属资源、功能 存在多种角色（如管理员、算法开发者、应用运维），希望限制不同角色只能使用特定功能 逻辑上存在多套“环境”且相互隔离（如开发环境、预生产环境、生产环境），并限定不同用户在不同环境上的操作权限
pnt004(需申请)/modelarts.vm.ai1.snt3(需申请)/custom(仅支持在部署到专属资源池时使用)，需申请的规格请提交工单，由ModelArts运维工程师添加权限。若配置为custom，需同时指定custom_spec参数。 weight 否 Integer real-time类型必选
练场景选择模式。 普通模式：默认训练场景。 高性能模式：将关闭或调整部分运维功能，以最大程度提升运行速度，此模式下故障定位能力将会下降，适合于网络稳定并追求高性能的场景。 故障诊断模式：将开启或调整部分运维功能，以收集更多的信息用于故障定位，适合于执行出现问题需要收集故障信息进行定位的场景。
} ] LLama-Factory ShareGPT指令微调数据：ShareGPT 格式来源于通过记录 ChatGPT 与用户对话的数据集，主要用于对话系统的训练。它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：
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