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/user-job-dir/code && /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/bin/python main.py" \ --data-url obs://your-bucket/mnist/dataset/MNIST/
ocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook中直
_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llam
ocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook中直
若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参
"engine_name" : "PyTorch", "engine_version" : "PyTorch-1.3.0-python3.6" }, "code_tree" : { "name" : "code/",
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型
s 获取每台机器的rank_table 在每个机器生成global rank_table信息与local rank_table信息。 python ${LLM_TOOLS_PATH}/PD_separate/pd_ranktable_tools.py --mode gen --prefill-server-list
s 获取每台机器的rank_table 在每个机器生成global rank_table信息与local rank_table信息。 python ${LLM_TOOLS_PATH}/PD_separate/pd_ranktable_tools.py --mode gen --prefill-server-list
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型
若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型的
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义
境。 实例在停止状态时，用户可以在Notebook详情页中更新SSH的配置信息。 说明： 开启此功能的实例中会预置VS Code插件（python、jupyter等）以及VS Code Server包，会占用约1G左右的持久化存储空间。 “密钥对” 开启“SSH远程开发”功能后，需要设置此参数。
通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK（galleryformers）。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境（Python 3.8+）中安装AI Gallery SDK，以便管理不同的项目，避免依赖项之间产生兼容性问题。 构建自定义模型。 编写自定义配置类。
数据实际输出到OBS的路径 表33 engine 参数 参数类型 描述 engine_id String 异构作业引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 异构作业引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。
数据实际输出到OBS的路径。 表33 engine 参数 参数类型 描述 engine_id String 异构作业引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 异构作业引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String
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