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执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
管理工作空间配额 工作空间创建成功后，可以查看配额信息或修改配额值。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中，选择“工作空间”进入工作空间列表。 在工作空间列表，单击操作列的“配额管理”进入工作空间详情页。 在配额信息页面可以查看工作空间设置的配额值、已用的配额、最后修改时间等配额信息。
objects 依赖包集合。 表8 Packages 参数 是否必选 参数类型 描述 package_version 否 String 依赖包版本。不填时默认安装最新版本。不能含有中文及特殊字符&!'"<>=。 package_name 是 String 依赖包名称。请确保包名正确且存在。不能含有中文及特殊字符&
日志”支持简单查询。 如果开启此功能，批量服务的运行日志会输出存放到云日志服务LTS。LTS自动创建日志组和日志流，默认缓存7天内的运行日志。如需了解LTS专业日志管理功能，请参见云日志服务。 说明： “运行日志输出”开启后，不支持关闭。 LTS服务提供的日志查询和日志存储功能涉
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 对训练作业的描
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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1/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/lib/python3.7/site-packages 部分pip安装包列表： Cython
线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径。 查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格： 性能结果LLaMAFactory_train_perfo
权重转换完成后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights目录下查看转换后的权重文件。 图1 转换后的权重文件 父主题： SFT全参微调训练
ard”属性中数据信息。 图1 导入manifest文件 导入成功后，数据将自动同步到数据集中。您可以在“数据集”页面，单击数据集的名称，查看详细数据，并可以通过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注：仅导入标注对象（指待
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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