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job id is 6ABxxx [2022/08/12 00:03:25 GMT+0800][INFO]Request url is https://modelarts.xxx.xxx.com/v1/88exxxta/models?model_name=query_vec_recall_model
配置ModelArts Standard访问授权 快速配置ModelArts委托授权 创建IAM用户并授权使用ModelArts 父主题： ModelArts Standard准备工作
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
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如果是触发了欧拉操作系统的限制，有如下建议措施。 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat.com/solutions/29894，（可能会影响文件检索性能）。 建议与总结 在创建训练作业前，推
python -c "import torch;print(torch.__version__)" 通过pytorch官网可查兼容版本：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 如果环境中装了多版本的cuda，可以排查LD
如果是触发了欧拉操作系统的限制，有如下建议措施。 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat.com/solutions/29894，（可能会影响文件检索性能）。 建议与总结 在创建训练作业前，推
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
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install -y adduser libfontconfig1 回显如下代表执行成功： 执行如下命令下载Grafana安装包。 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_9.3.6_amd64.deb --no-check-certificate
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/saved_dir_for_output/plog 保存训练过程中记录的程序堆栈信息日志 PLOG 文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/plog”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。
则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
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