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数据输入不连续，cuDNN不支持的类型。 处理方法 禁用cuDNN，在训练前加入如下代码。 torch.backends.cudnn.enabled = False 将输入数据转换成contiguous。 images = images.cuda() images = images.permute(0, 3, 1
291至300行要修改，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（2） Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前，针对Qwen系列模型中的tokenizer文件，需要修改代码。 修改tokenizer目录下面modeling_qwen
291至300行要修改，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（2） Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前，针对Qwen系列模型中的tokenizer 文件，需要修改代码。 修改tokenizer目录下面modeling_qwen
/home/ma-user/work/AscendSpeed/processed_for_input/llama2-13b 该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中，默认生成在“processed_for_input”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 OUTPUT_SAVE_DIR
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在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和
在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和
在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和
"Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为，json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm
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