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待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于
# 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |──
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查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
输入有效的GitHub开源仓库地址后会展示该仓库下的文件及文件夹，说明用户输入了有效的仓库地址，同时给出该仓库下所有的分支供选择，选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterlab/extension-examples
单击“立即查找”按钮，显示用户搜索结果列表。 选择您的用户账户，然后单击“确定”（大约四个窗口）以关闭所有窗口。 图1 添加所有者 完成所有操作后，再次关闭并打开VS Code并尝试连接到远程SSH主机。备注：此时密钥需放到.ssh文件夹中。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于
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${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train #解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录
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在“规格确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“提交”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后，日志信息如下所示。 图1 GPU规格运行日志信息
细参数可参考conda官网。 conda create --quiet --yes -n my-env python=3.6.5 创建完成后，执行conda info --envs命令查看现有的虚拟环境列表，可以看到my-env虚拟环境： sh-4.4$conda info --envs
对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例，多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录
在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在ModelArts管理控制台，左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。
后续在“我的收藏”快速查找。商用资产如需收藏请前往云商店。 单击目标资产，进入资产详情页面。 在资产详情页面，单击按钮收藏资产。 收藏成功后，在各个模块的“我的收藏”页签可以快速查看收藏的资产。 图2 查看收藏的资产 （可选）如果需要取消收藏，再次单击按钮即可。 父主题： 订阅使用
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，日志存放在第一个的Rank节点中；日志存放路径为：对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，日志存放在第一个的Rank节点中；日志存放路径为：对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
完成AI开发全流程，您可以参考基于Codelab使用Standard Notebook实例进行AI开发。 如果您有自己的算法，想改造适配后迁移到ModelArts Standard平台上进行训练和推理，您可以参考使用自定义算法构建模型（手写数字识别）。 更多入门实践，请参考《M
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