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profiling参数，确保能采集到16步的数据。 对于所有step稳定劣化的场景，避免采集第一个step的profiling即可，可以采集任意step如第15个step即可。 对于偶现且劣化现象出现的step数不固定的场景，则需要确保能采集到该不固定的step。 profiling数据采集请参考Ascend
代码中ModelLink、MindSpeed已升级到最新版本，Python三方依赖版本已升级，其中： MindSpeed的版本升级到commitID=4ea42a23 ModelLink的版本升级到commitID=8f50777 transformers版本升级到4.45.0 peft版本升级到0.12.0 支持的模型列表
代码中ModelLink、MindSpeed已升级到最新版本，Python三方依赖版本已升级，其中： MindSpeed的版本升级到commitID=4ea42a23 ModelLink的版本升级到commitID=8f50777 transformers版本升级到4.45.0 peft版本升级到0.12.0 支持的模型列表
Step2 上传Summary数据 在开发环境中使用TensorBoard可视化功能，需要用到Summary数据。 Summary数据可以直接传到开发环境的这个路径下/home/ma-user/work/，也可以放到OBS并行文件系统中。 Summary数据上传到Noteboo
会在后续版本修复。 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。
# 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 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。
Stable Diffusion链接时需使用代理服务器，否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时，更多的时候是在适配Diffusers和Stable Diffusion WebUI，使其能够在昇腾的设备上运行。其中，Diffusers遵循了Huggingface的“single-file
copy('obs://bucket_name/obs_file.txt', '/tmp/obs_file.txt') 将本地文件复制到OBS，也就是上传一个OBS文件，例如上传“/tmp/obs_file.txt”到“obs://bucket_name/obs_file.txt”。 1 2 import moxing
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
不同镜像中预安装的软件不同，您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。当Server服务器中预装的软件无法满足业务需求时，您可在Server服务器中配置所需要的软件环境。 父主题： Lite Server资源配置
ict, save_path=FLAGS.train_url) 复制数据集到本地 复制数据集到本地主要是为了防止长时间访问OBS容易导致OBS连接中断使得作业卡住，所以一般先将数据复制到本地再进行操作。 数据集复制有两种方式，推荐使用OBS路径复制。 OBS路径（推荐）
alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-
模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果需要部署量化模型，请参考推理模型量化在Notebook中进行权重转换，并将转换后的权重上传至OBS中。 权重文件夹不要以"model"命名，如果以"model"命名会导致后续创建AI应用报错。 推理启动脚本run_vllm.sh
使用Notebook进行代码调试 背景信息 Notebook使用涉及到计费，具体收费项如下： 处于“运行中”状态的Notebook，会消耗资源，产生费用。根据您选择的资源不同，收费标准不同，价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时，建议停止Notebook，避免产生不必要的费用。
too large. 图片大小超限 请上传小于7M的图片。 400 ModelArts.5062 The number of the images uploaded today has reached the limit. 当日上传图片数量超限 请次日再上传图片。 400 ModelArts
本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 适配的CANN版本是cann_8
ModelArts与DLS服务的区别？ 如何购买或开通ModelArts？ 支持哪些型号的Ascend芯片？ 如何获取访问密钥？ 如何上传数据至OBS？ 提示“上传的AK/SK不可用”，如何解决？ 使用ModelArts时提示“权限不足”，如何解决？ 如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？
{image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.910-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.910-xxx.zip到主机中，包获取路径请参见表2。 将权重文件上传到DevServer机器中。
模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果需要部署量化模型，请参考推理模型量化在Notebook中进行权重转换，并将转换后的权重上传至OBS中。 权重文件夹不要以"model"命名，如果以"model"命名会导致后续创建AI应用报错。 推理启动脚本run_vllm.sh
# 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。
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