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sh时，命令如下： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建doc
/home/ma-user/work/llm_train/AscendFactory; sh ./scripts_modellink/install.sh; sh ./scripts_modellink/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节
Decoding时，在发送的请求中包含上述guided_json架构，具体示例可参考以下代码。 curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{
导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集，DLI队列名。
objects 分页查询到的标注团队成员列表。 表4 Worker 参数 参数类型 描述 create_time Long 创建时间。 description String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email String 标注成员邮箱。 role
world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed ngpus_per_node = torch.cuda.device_count() if args.multiprocessing_distributed:
说明 参数 参数类型 描述 service_id String 服务ID。 service_name String 服务名称。 description String 服务描述。 tenant String 服务归属租户。 project String 服务归属项目。 owner String
准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题：
ebui）。 如果是基于其他开源，需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如： 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。 使用了哪个huggingface的模型 （例如digiplay/majicMIX_realistic_v6）。
message and exit. # 默认显示Bash Shell自动补全命令 $ ma-cli auto-completion Tips: please paste following shell command to your terminal to activate auto
在Swin-Transformer目录下，创建运行脚本run.sh。 脚本中的"SRC_DATA_PATH=${imagenet数据集在obs中分享链接}"，需要替换为上一步中的imagenet21k_whole文件夹分享链接。 脚本中的"https://${bucket_name}.obs.cn-north-4
–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
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Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
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规格资源较少，排队概率高。 规格选择卡数尽量少，如可以选择1卡，相比于选择8卡排队几率大大降低。 可以尝试使用其他Region（如北京四切换为上海一）。 如果有长期的资源使用诉求，可以购买独占使用的专属资源池。 如果是专属资源池，建议您进行以下排查： 排查专属资源池中是否存在其他
、数字、中划线和下划线。同时'default'为系统预留的默认工作空间名称，用户无法自己创建名为'default'的工作空间。 description 否 String 工作空间描述，默认为空。长度限制为0-256字符。 表4 grants 参数 是否必选 参数类型 描述 user_id
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
Lab的使用具体参见JupyterLab常用功能介绍。 如果您的代码文件是.py格式，请新打开一个.ipynb文件，执行%load main.py命令将.py文件内容加载至.ipynb文件后进行编码、调试等。 图5 打开代码文件 在JupyterLab中直接调用ModelArts提供的SDK，创建训练作业，上云训练。
报错“Permissions for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决？ 报错“ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out”如何解决？ 报错“Host key verification failed
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