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包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 获取模型权重文件 表2 支持的模型列表 序号 支持模型
b.sh localhost 1 0 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调训练的日志和性能。
yaml文件内容。 DPO偏好训练，复制dpo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 PPO强化训练，先进行RM奖励训练任务后，复制ppo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml内容。 RM奖励训练，复制rm_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。
在线服务 部署在线服务时，自定义预测脚本python依赖包出现冲突，导致运行出错 在线服务预测时，如何提高预测速度？ 调整模型后，部署新版本AI应用能否保持原API接口不变？ 在线服务的API接口组成规则是什么？ 在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的 在
Convertor，支持onnx、pth、tensorflowLite多种类型的模型转换，转换后的模型可直接运行在MindSpore运行时后端，用于昇腾推理。 精度性能检查工具 Benchmark精度检查工具，可以转换模型后执行推理前，使用其对MindSpore Lite模型进行基准测试，它不仅可以对MindSpore
提交训练作业，训练完成后，生成的权重文件自动保存在SFS Turbo中，保存路径为：/home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和
提交训练作业，训练完成后，生成的权重文件自动保存在SFS Turbo中，保存路径为：/home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和
sh localhost 1 0 等待模型载入 执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-user/ws/ll
deactivate命令退出当前虚拟环境，默认进入base环境。执行pip list命令查询已安装的包，然后安装需要的依赖进行保存，最后切换至指定的虚拟环境后再运行脚本。 父主题： 环境配置故障
VPC”，检查是否开启了NAS VPC。详情页面的“NAS VPC名称”和“NAS 子网ID”如果为空则证明没有开启，单击右上角配置NAS VPC即可。 如果单击开启后报错，可能是由于对应的VPC已经创建了对等连接，删除对等连接即可。 父主题： 专属资源池创建训练作业
SDK或Moxing接口从OBS下载文件请参见如何在Notebook中上传下载OBS文件？。 文件夹 将文件夹压缩成压缩包，上传方式与大文件相同。将文件上传至Notebook后， 可在Terminal中解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 解压命令的更多使用说明可以在
左侧导航默认路径为“~/work”目录，相当于/data和/work是同一层级，所以在JupyterLab中看不到。 打开Terminal后，默认为~work目录，执行如下命令进入~data目录查看本地挂载路径： (PyTorch-1.8) [ma-user work]$cd (PyTorch-1
Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入远端文件上传界面。 图1 上传文件图标 图2 进入远端文件上传界面 输入有效的远端文件URL后，系统会自动识别上传文件名称，单击“上传”，开始上传文件。 图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失
'2'”为打印所有的通信信息。“os.environ['PS_RESEND'] = '1'”为在“PS_RESEND_TIMEOUT”毫秒后没有收到ACK消息，Van实例会重发消息。 父主题： 业务代码问题
程，会导致镜像保存失败。 解决方案 在Terminal里执行ps -aux命令检查进程。 执行kill -9 <pid>命令将相关进程结束后，再次执行镜像保存即可。 父主题： 自定义镜像故障
json #微调数据文件 修改代码 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，需要对解压后的训练脚本代码进行修改。具体文件为：修改llm_train/AscendSpeed/scripts/dev_pipeline.
当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info
提交训练作业，训练完成后，生成的权重文件自动保存在SFS Turbo中，保存路径为：/home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和
ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力，提升用户模型训练的开发效率 提供算法资产的管理能力，支持通过算法资产、自定义算法、AI Gallery订阅算法创建训练作业，使训练作业的创建更灵活、易用 提供实验管理能力，用户通常需要调整数据集、调整超参等进行多轮作业
各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练 代码改造点 模型分发：DataParallel(model) 完整代码由于代码变动较少，此处进行简略介绍。
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