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yes 如果正确请按继续排查。 如果不正确请按上面格式修改后继续排查。 查看密钥文件的路径，建议放在C:\Users\{user}\.ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。检查Remote-ssh三方插件是否兼容。
json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。
json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。
数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-use
志，请在创建训练作业时，打开永久保存日志开关设置作业日志路径即可将日志转存至OBS路径。Ascend训练场景下，默认要求填写作业日志在OBS的存放路径，其他资源的训练场景下，永久保存日志开关需要用户手动开启。 仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器，且训练作业必须处于“运行中”状态。
删除资源池 释放游离节点 如果您的资源中存在游离节点（即没有被纳管到资源池中的节点），您可在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster >节点”下查看此类节点的相关信息。 针对游离节点，可以通过以下方式释放节点资源： 如果是“包年/包月”且资源未到期的节点，您可单击操作列的“退订”，即
用。通用的训练任务调优、参数调优可以通过可观测数据来进行分析与优化，一般来说分段对比GPU的运行性能会有比较好的参考。算子级的调优某些情况下如果是明显的瓶颈或者性能攻坚阶段，考虑到门槛较高，可以联系华为工程师获得帮助。 精度问题根因和表现种类很多，会导致问题定位较为复杂，一般还是
json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。
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数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-use
pip install Shapely 在JupyterLab中新建ipynb文件 进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下
据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行备份，保证在原数据被破坏或损坏的情况下可以恢复业务。 开发环境故障恢复 针对用户创建的Notebook计算实例，后台计算节点故障后会立即自动迁移到其他可用节点上，实例状态会自动恢
json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。
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个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下，拉起容器时会与基础镜像冲突，导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 --name ${container_n
"D+"表示进程状态为"Uninterruptible Sleep (usually IO)"，即进程正在等待I/O操作完成，此时无法被中断。 在正常情况下，nvidia-smi进程通常只会短暂地出现D+状态，因为它们是由内核控制的，该进程处于等待I/O操作完成的状态，可能是在读取或写入GPU相
-code”作为代码目录，OBS路径下的内容会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录，用户可以根据实际修改。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作
加精细控制的方式。 将Controlnet适配到昇腾卡进行训练，可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境，提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。 Step1 处理fill50k数据集 使用ma-user用户在容器上执行如下命令解压数据集。
%s", self.model_outputs) def _preprocess(self, data): # https两种请求形式 # 1. form-data文件格式的请求对应：data = {"请求key值":{"文件名":<文件io>}}
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